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[数据集][目标检测]榴莲成熟度检测数据集VOC+YOLO格式2552张3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):2552

标注数量(xml文件个数):2552

标注数量(txt文件个数):2552

标注类别数:3

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):["defect","ripe","unripe"]

每个类别标注的框数:

defect(缺陷) 框数 = 268

ripe(成熟) 框数 = 1883

unripe(未成熟) 框数 = 1521

总框数:3672

每个类别占有图片数:

defect 占有图片数 = 226

ripe 占有图片数 = 1296

unripe 占有图片数 = 1059

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:

http://www.jsqmd.com/news/696920/

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