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瓷砖缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2871张7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)：2871 标注数量(xml文件个数)：2871 标注数量(txt文件个数)：2871 标注类别数：6 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):["1","2","3","4","5","6"] { "0": "背景", "1": "边异常", "2": "角异常", "3": "白色点瑕疵", "4": "浅色块瑕疵", "5": "深色点块瑕疵", "6": "光圈瑕疵" } 每个类别标注的框数： 1 框数 = 279 2 框数 = 1146 3 框数 = 1185 4 框数 = 538 5 框数 = 4705 6 框数 = 187 总框数：8040 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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，数据集只提供准确且合理标注 -
齿轮缺陷检测数据集VOC+YOLO格式7742张3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)：7742 标注数量(xml文件个数)：7742 标注数量(txt文件个数)：7742 标注类别数：3 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):["break","lack","scratch"] 每个类别标注的框数： break 框数 = 2620 lack 框数 = 2568 scratch 框数 = 11045 总框数：16233 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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，数据集只提供准确且合理标注 图片预览： 标注例子：
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陶瓷绝缘子缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2908张3类别 数据集中存在部分增强，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)：2908 标注数量(xml文件个数)：2908 标注数量(txt文件个数)：2908 标注类别数：3 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):["broken","flashover","insulator"] 每个类别标注的框数： broken 框数 = 3817 flashover 框数 = 782 insulator 框数 = 2557 总框数：7156 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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，数据集只提供准确且合理标注 图片预览： 标注例子：
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绝缘子缺陷检测数据集VOC+YOLO格式795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)：795 标注数量(xml文件个数)：795 标注数量(txt文件个数)：795 标注类别数：4 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):["breakage","insulator","insulator_string_broken","pollution_flashover"] 每个类别标注的框数： breakage 框数 = 512 insulator 框数 = 974 insulator_string_broken 框数 = 239 pollution_flashover 框数 = 847 总框数：2572 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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，数据集只提供准确且合理标注 图片预览： 标注例子：