羽毛球缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1600张5类别
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):1600
标注数量(xml文件个数):1600
标注数量(txt文件个数):1600
标注类别数:5
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):["feather_broken","front_bad","front_normal","side_bad","side_normal"]
每个类别标注的框数:
feather_broken(羽毛破损) 框数 = 413
front_bad(正面不良) 框数 = 401
front_normal(正面正常) 框数 = 400
side_bad(侧面不良) 框数 = 401
side_normal(侧面正常) 框数 = 400
总框数:2015
每个类别占有图片数:
feather_broken(羽毛破损) 占有图片数 = 317
front_bad(正面不良) 占有图片数 = 400
front_normal(正面正常) 占有图片数 = 400
side_bad(侧面不良) 占有图片数 = 400
side_normal(侧面正常) 占有图片数 = 400
图片分辨率:640x640
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者权重文件精度作任何保证
图片预览:
标注例子:
单张图片: