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):3484

标注数量(xml文件个数):3484

标注数量(txt文件个数):3484

标注类别数:2

所在仓库: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):["missing_pins","no_pins"]

每个类别标注的框数:

missing_pins(销钉缺失) 框数 = 10395

no_pins(螺栓无毛孔) 框数 = 6844

总框数:17239

使用标注工具:labelImg

标注规则:对类别进行画矩形框

图片分辨率:2048x2048

重要说明:暂无

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:

电力场景高清无人机视角配网缺陷销钉缺失检测数据集VOC+YOLO格式3484张2类别_xml文件


电力场景高清无人机视角配网缺陷销钉缺失检测数据集VOC+YOLO格式3484张2类别_xml文件_02


标注例子(随机抽16张图展示标注情况):

电力场景高清无人机视角配网缺陷销钉缺失检测数据集VOC+YOLO格式3484张2类别_txt文件_03

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电力场景高清无人机视角配网缺陷销钉缺失检测数据集VOC+YOLO格式3484张2类别_xml文件_04