注意数据集中1/3是原图剩余为增强图片，1张图片增强出2张，增强方法主要是拼接和旋转
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)：5694
标注数量(xml文件个数)：5694
标注数量(txt文件个数)：5694
标注类别数：10
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):["EDGE_BURR","EDGE_DENT","LONG_SCRATCH","PITS_CLUSTER","PITS_DOTS","ROLLOVER_BURR","ROUGH_PATCH","SHORT_SCRATCH","SURFACE_DENT","SURFACE_PATCH"]
每个类别标注的框数：
EDGE_BURR (边缘毛刺) 框数 = 1214
EDGE_DENT (边缘凹陷) 框数 = 3105
LONG_SCRATCH (长划痕) 框数 = 405
PITS_CLUSTER (点蚀群) 框数 = 1646
PITS_DOTS (点蚀点) 框数 = 602
ROLLOVER_BURR (翻边毛刺) 框数 = 351
ROUGH_PATCH (粗糙斑块) 框数 = 286
SHORT_SCRATCH (短划痕) 框数 = 1189
SURFACE_DENT (表面凹陷) 框数 = 1545
SURFACE_PATCH (表面斑块) 框数 = 769
总框数：11112
图片分辨率：多分辨率图片,如312x307,488x308等
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
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：
