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：