药品外包装缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1211张3类别有增强

药品外包装缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1211张3类别有增强

注意数据集中大约500张是原图剩余均为增强图片,具体看图片

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):1211

标注数量(xml文件个数):1211

标注数量(txt文件个数):1211

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):["lianghaobaozhuang","quexian","wubaozhuang"]

每个类别标注的框数:

lianghaobaozhuang(良好包装) 框数 = 548

quexian(缺陷,比如裂开,鼓包等) 框数 = 2156

wubaozhuang(防止误检测随便拉的框) 框数 = 49

总框数:2753

每个类别占有图片数:

lianghaobaozhuang 占有图片数 = 548

quexian 占有图片数 = 614

wubaozhuang 占有图片数 = 49

图片分辨率:512x512

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: