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):2547

標註數量(xml文件個數):2547

標註數量(txt文件個數):2547

標註類別數:9

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):["bolt_missing","corrosion","cracks_in_structure","insulator_damage","nest","nut_bolt_missing","overloading_and_sagging","r_pin_missing","tree_and_vegetation"]

每個類別標註的框數:

bolt_missing (螺栓缺失) 框數 = 107

corrosion (腐蝕) 框數 = 1354

cracks_in_structure (結構裂紋) 框數 = 46

insulator_damage (絕緣子損壞) 框數 = 11

nest (鳥巢) 框數 = 172

nut_bolt_missing (螺母螺栓缺失) 框數 = 2337

overloading_and_sagging (過載與下垂) 框數 = 17

r_pin_missing (R型銷缺失) 框數 = 23

tree_and_vegetation (樹木與植被) 框數 = 396

總框數:4463

圖片分辨率:多分辨率,如1368x912,470x241等

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:

電力場景無人機訓練輸電線杆塔缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式2547張9類別_數據集


電力場景無人機訓練輸電線杆塔缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式2547張9類別_xml文件_02



標註例子:

電力場景無人機訓練輸電線杆塔缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式2547張9類別_xml文件_03