智慧农业水稻稻曲病检测数据集VOC+YOLO格式357张3类别

注意数据集中大约150张是原图剩余为增强图片，主要是旋转增强

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)：357

标注数量(xml文件个数)：357

标注数量(txt文件个数)：357

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):["brown_spot","false_smut","healthy_rice"]

每个类别标注的框数：

brown_spot（褐斑病） 框数 = 9

false_smut（稻曲病） 框数 = 758

healthy_rice（健康水稻） 框数 = 34

总框数：801

每个类别占有图片数：

brown_spot（褐斑病） 占有图片数 = 3

false_smut（稻曲病） 占有图片数 = 327

healthy_rice（健康水稻） 占有图片数 = 31

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：