榴莲叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式420张4类别有增强

注意数据集包含大量旋转增强图片，超过一半图片都是增强的

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)：420

标注数量(xml文件个数)：420

标注数量(txt文件个数)：420

标注类别数：4

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):["algal_leaf_spot","leaf_blight","leaf_spot","no_disease"]

每个类别标注的框数：

algal_leaf_spot（藻斑病） 框数 = 105

leaf_blight（叶枯病） 框数 = 107

leaf_spot（叶斑病） 框数 = 108

no_disease（无病害） 框数 = 107

总框数：427

每个类别占有图片数：

algal_leaf_spot（藻斑病） 占有图片数 = 105

leaf_blight（叶枯病） 占有图片数 = 105

leaf_spot（叶斑病） 占有图片数 = 105

no_disease（无病害） 占有图片数 = 107

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：