野生动物检测数据集VOC+YOLO格式7119张9类别

作品简介

注意图片分辨率有点小,都是277x156

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):7119

标注数量(xml文件个数):7119

标注数量(txt文件个数):7119

标注类别数:9

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):["Badger","Black Bear","Cheetah","Hare","Leopard Cat","Musk-Deer","Northeast Tiger","Northeast-Leopard","Red-Fox"]

每个类别标注的框数:

Badger 框数 = 830

Black Bear 框数 = 853

Cheetah 框数 = 582

Hare 框数 = 771

Leopard Cat 框数 = 1070

Musk-Deer 框数 = 758

Northeast Tiger 框数 = 1140

Northeast-Leopard 框数 = 617

Red-Fox 框数 = 603

总框数:7224

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

图片预览:


标注例子:



创作时间: