news 2026/4/27 0:55:30

可可豆缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1744张4类别

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
可可豆缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1744张4类别

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):1744

标注数量(xml文件个数):1744

标注数量(txt文件个数):1744

标注类别数:4

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):["BLACKPOD","FROSTY ROT","HEALTHY","MIRID"]

每个类别标注的框数:

BLACKPOD(黑荚病) 框数 = 440

FROSTY ROT(霜腐病) 框数 = 336

HEALTHY(健康) 框数 = 732

MIRID(盲蝽虫害) 框数 = 521

总框数:2029

每个类别占有图片数:

BLACKPOD(黑荚病) 占有图片数 = 404

FROSTY ROT(霜腐病) 占有图片数 = 287

HEALTHY(健康) 占有图片数 = 679

MIRID(盲蝽虫害) 占有图片数 = 481

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:

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