数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

图片数量(jpg文件个数)：1090

标注数量(xml文件个数)：1090

标注数量(txt文件个数)：1090

标注类别数：4

所在github仓库：firc-dataset

标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["defects_black_spots","defects_holes","defects_white_fungus","pineapple"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

defects_black_spots（黑斑缺陷） 框数 = 2336，占有图片数 = 937

defects_holes（孔洞缺陷） 框数 = 2612，占有图片数 = 831

defects_white_fungus（白色霉菌缺陷） 框数 = 2263，占有图片数 = 996

pineapple（菠萝） 框数 = 1097，占有图片数 = 1089

总框数：8308

图片分辨率：640x640

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：数据集没有划分训练验证测试集需自行划分

特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证

图片预览：

标注例子：

单张图片：