智慧医疗药品胶囊缺陷检测数据集VOC+YOLO格式219张5类别有增强

注意数据集中大约70张图是原图剩余为1:2旋转增强图片，请注意查看图片

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)：219
标注数量(xml文件个数)：219
标注数量(txt文件个数)：219
标注类别数：5
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):["bad imprint","crack","poke","scratch","squeeze"]
每个类别标注的框数：
bad imprint（压印不良） 框数 = 36
crack（裂纹） 框数 = 53
poke（戳伤/刺痕） 框数 = 43
scratch（划痕） 框数 = 45
squeeze（挤压痕） 框数 = 54
总框数：231
每个类别占有图片数：
bad imprint（压印不良） 占有图片数 = 36
crack（裂纹） 占有图片数 = 53
poke（戳伤/刺痕） 占有图片数 = 43
scratch（划痕） 占有图片数 = 43
squeeze（挤压痕） 占有图片数 = 44
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：