药品外包装缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1211张3类别有增强

注意数据集中大约500张是原图剩余均为增强图片，具体看图片

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)：1211

标注数量(xml文件个数)：1211

标注数量(txt文件个数)：1211

标注类别数：3

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):["lianghaobaozhuang","quexian","wubaozhuang"]

每个类别标注的框数：

lianghaobaozhuang（良好包装） 框数 = 548

quexian（缺陷，比如裂开，鼓包等） 框数 = 2156

wubaozhuang（防止误检测随便拉的框） 框数 = 49

总框数：2753

每个类别占有图片数：

lianghaobaozhuang 占有图片数 = 548

quexian 占有图片数 = 614

wubaozhuang 占有图片数 = 49

图片分辨率：512x512

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：