无人机视角墙体外立面热红外图像空鼓裂缝脱落检测数据集VOC+YOLO格式441张3类别

作品简介

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):441

标注数量(xml文件个数):441

标注数量(txt文件个数):441

标注类别数:3

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):["konggu","liefeng","tuoluo"]

每个类别标注的框数和占有图片数:

konggu(空鼓) 框数=3,占有图片数=1

liefeng(裂缝) 框数=153,占有图片数=129

tuoluo(脱落) 框数=510,占有图片数=356

总框数:666

图片分辨率:多分辨率图片,如1920x1503,1920x1504等

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:





创作时间: