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):602
标注数量(xml文件个数):602
标注数量(txt文件个数):602
标注类别数:18
标注类别名称:["apple","chocolate","cloth","cononut_water","detergent","fanta","gelatin","kuat","mustard","nescau","peanut","pear","sauce","shoyo","sponge","tangerine","tea","treloso"]
18种常见的厨房食品和佐料,包括苹果、巧克力、椰子水、洗涤剂、饮料、明胶、芥末、花生、酱油等
每个类别标注的框数:
apple 框数 = 78
chocolate 框数 = 156
cloth 框数 = 159
cononut_water 框数 = 137
detergent 框数 = 152
fanta 框数 = 118
gelatin 框数 = 91
kuat 框数 = 229
mustard 框数 = 145
nescau 框数 = 178
peanut 框数 = 85
pear 框数 = 102
sauce 框数 = 183
shoyo 框数 = 146
sponge 框数 = 110
tangerine 框数 = 78
tea 框数 = 151
treloso 框数 = 163
总框数:2461
使用标注工具:labelImg
标注规则:对类别进行画矩形框
重要说明:暂无
特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
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标注例子:
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