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:9999
Annotations文件夹中xml文件总计:9999
labels文件夹中txt文件总计:9999
标签种类数:12
标签名称:["Bed","Cabinetry","Chair","Coffee table","Couch","Lamp","Oven","Refrigerator","Stool","Table","Television","Washing machine"]
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):
Bed 框数 = 470(床)
Cabinetry 框数 = 1035(橱柜)
Chair 框数 = 18423(椅子)
Coffee table 框数 = 694(咖啡桌)
Couch 框数 = 594(沙发)
Lamp 框数 = 636(灯)
Oven 框数 = 69(烤箱)
Refrigerator 框数 = 65(冰箱)
Stool 框数 = 191(凳子)
Table 框数 = 12310(桌子)
Television 框数 = 491(电视)
Washing machine 框数 = 63(洗衣机)
总框数:35041
图片清晰度(分辨率:像素):清晰
图片是否增强:否
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
标注示例:


图片概览:
