无人机视角农村房屋建筑损伤长植物返潮裂缝检测数据集VOC+YOLO格式1304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)：1304

标注数量(xml文件个数)：1304

标注数量(txt文件个数)：1304

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):["crack_wall","moisture_absorption","plaster_damaged","structure_damaged","vegetation_wall"]

每个类别标注的框数：

crack_wall (墙体裂缝) 框数 = 1801

moisture_absorption (墙体受潮) 框数 = 1984

plaster_damaged (抹灰层损坏) 框数 = 2490

structure_damaged (结构损坏) 框数 = 1758

vegetation_wall (植被) 框数 = 1020

总框数：9053

图片分辨率：1920x1280

无人机：DJI MAVIC 3

采集高度：15-30m

采集角度：0-90°

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：