注意数据集大约一半是原图剩余为增强图片
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)：774
标注数量(xml文件个数)：774
标注数量(txt文件个数)：774
标注类别数：5
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):["black_scratch","dented","good","surface_defect","tiny_scratch"]
每个类别标注的框数：
black_scratch（黑色划痕） 框数 = 250
dented（凹陷） 框数 = 152
good（完好） 框数 = 187
surface_defect（表面缺陷） 框数 = 274
tiny_scratch（细微划痕） 框数 = 311
总框数：1174
每个类别占有图片数：
black_scratch（黑色划痕） 占有图片数 = 174
dented（凹陷） 占有图片数 = 122
good（完好） 占有图片数 = 187
surface_defect（表面缺陷） 占有图片数 = 259
tiny_scratch（细微划痕） 占有图片数 = 217
图片分辨率：2048x1536
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：
