车厘子质检缺陷检测数据集VOC+YOLO格式792张4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)：792

标注数量(xml文件个数)：792

标注数量(txt文件个数)：792

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):["double-defect","good","major-defects","spur-defect"]

每个类别标注的框数：

double-defect（双重缺陷） 框数 = 3124

good（合格品） 框数 = 5555

major-defects（重大缺陷） 框数 = 3742

spur-defect（毛刺缺陷/飞边缺陷） 框数 = 3054

总框数：15475

每个类别占有图片数：

double-defect（双重缺陷） 占有图片数 = 441

good（合格品） 占有图片数 = 278

major-defects（重大缺陷） 占有图片数 = 305

spur-defect（毛刺缺陷/飞边缺陷） 占有图片数 = 132

图片分辨率：960x960

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：