衣物分类检测数据集2624张VOC+YOLO

衣物分类检测数据集2624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)：2624
标注数量(xml文件个数)：2624
标注数量(txt文件个数)：2624
标注类别数：8
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):["Skirts","Tops","blazers","coat","dress","jacket","knitwear","pant"]
标签中文对照：裙子、上衣、运动夹克、外套、连衣裙、夹克、针织衫、裤子
每个类别标注的框数：
Skirts 框数 = 444
Tops 框数 = 1463
blazers 框数 = 140
coat 框数 = 203
dress 框数 = 792
jacket 框数 = 317
knitwear 框数 = 279
pant 框数 = 576
总框数：4214
每个类别占有图片数：
Skirts 占有图片数 = 441
Tops 占有图片数 = 1318
blazers 占有图片数 = 139
coat 占有图片数 = 200
dress 占有图片数 = 716
jacket 占有图片数 = 311
knitwear 占有图片数 = 252
pant 占有图片数 = 570
图片分辨率：多分辨率图片,如1528x2036,1504x2006等
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：