矿泉水瓶盖缺陷检测数据集8524张VOC+YOLO

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):8524
标注数量(xml文件个数):8524
标注数量(txt文件个数):8524
标注类别数:6
所在github仓库:datasets_sl
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):["damaged_cap","good_cap","misplaced_cap","no_cap","open_cap","wet_cap"]
每个类别标注的框数:
damaged_cap 框数 = 741
good_cap 框数 = 4848
misplaced_cap 框数 = 596
no_cap 框数 = 648
open_cap 框数 = 745
wet_cap 框数 = 946
总框数:8524
每个类别占有图片数:
damaged_cap 占有图片数 = 741
good_cap 占有图片数 = 4848
misplaced_cap 占有图片数 = 596
no_cap 占有图片数 = 648
open_cap 占有图片数 = 745
wet_cap 占有图片数 = 946
图片分辨率:2048x2048
使用标注工具:labelImg
数据集是否增强:是
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

标注及图片情况如下:

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