數據集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件,僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

圖片數量(jpg文件個數):2777

標註數量(xml文件個數):2777

標註數量(txt文件個數):2777

標註類別數:12

所在倉庫:firc-dataset

標註類別名稱(注意yolo格式類別順序不和這個對應,而以labels文件夾classes.txt為準):["bridges","buildings","cultverts","drinage_manmade","drinage_natural","obstacles","potholes","river_vegitation","rivers","rocks","silts","trash"]

每個類別標註的框數:

bridges (橋樑) 框數 = 325

buildings (建築物) 框數 = 5928

cultverts (涵洞) 框數 = 50

drinage_manmade (人工排水設施) 框數 = 34

drinage_natural (自然排水溝) 框數 = 307

obstacles (障礙物) 框數 = 49

potholes (坑窪) 框數 = 558

river_vegitation (河岸植被) 框數 = 1983

rivers (河流) 框數 = 3333

rocks (岩石) 框數 = 364

silts (淤泥) 框數 = 596

trash (垃圾) 框數 = 288

總框數:13815

圖片分辨率:640x640

無人機:DJI Mavic Pro

採集高度:100m

採集角度:90°

使用標註工具:labelImg

標註規則:對類別進行畫矩形框

重要説明:暫無

特別聲明:本數據集不對訓練的模型或者權重文件精度作任何保證

圖片預覽:

無人機視角航拍河道巡檢植被淤泥垃圾檢測數據集VOC+YOLO格式2777張12類別_txt文件


無人機視角航拍河道巡檢植被淤泥垃圾檢測數據集VOC+YOLO格式2777張12類別_xml文件_02


標註例子:

無人機視角航拍河道巡檢植被淤泥垃圾檢測數據集VOC+YOLO格式2777張12類別_數據集_03


無人機視角航拍河道巡檢植被淤泥垃圾檢測數據集VOC+YOLO格式2777張12類別_xml文件_04