金属板材注塑件精密加工件表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式5694张10类别

注意数据集中1/3是原图剩余为增强图片，1张图片增强出2张，增强方法主要是拼接和旋转

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)：5694

标注数量(xml文件个数)：5694

标注数量(txt文件个数)：5694

标注类别数：10

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):["EDGE_BURR","EDGE_DENT","LONG_SCRATCH","PITS_CLUSTER","PITS_DOTS","ROLLOVER_BURR","ROUGH_PATCH","SHORT_SCRATCH","SURFACE_DENT","SURFACE_PATCH"]

每个类别标注的框数：

EDGE_BURR (边缘毛刺) 框数 = 1214

EDGE_DENT (边缘凹陷) 框数 = 3105

LONG_SCRATCH (长划痕) 框数 = 405

PITS_CLUSTER (点蚀群) 框数 = 1646

PITS_DOTS (点蚀点) 框数 = 602

ROLLOVER_BURR (翻边毛刺) 框数 = 351

ROUGH_PATCH (粗糙斑块) 框数 = 286

SHORT_SCRATCH (短划痕) 框数 = 1189

SURFACE_DENT (表面凹陷) 框数 = 1545

SURFACE_PATCH (表面斑块) 框数 = 769

总框数：11112

图片分辨率：多分辨率图片,如312x307,488x308等

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

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：