【目标检测】3类飞机缺陷检测数据集6802张YOLO+VOC(已增强)

作品简介

数据集格式:VOC格式+YOLO格式

压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件

JPEGImages文件夹中jpg图片总计:6802

Annotations文件夹中xml文件总计:6802

labels文件夹中txt文件总计:6802

标签种类数:3

标签名称:["Damaged fasteners","Dent","rupture"]

每个标签的框数(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):

Damaged fasteners 框数 = 3832

Dent 框数 = 4153

rupture 框数 = 3797

总框数:11782

图片清晰度(分辨率:像素):清晰

图片是否增强:是

标签形状:矩形框,用于目标检测识别

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





创作时间: