news 2026/4/23 5:11:21

智慧铁路轨道铁轨异物检测数据集VOC+YOLO格式552张11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
智慧铁路轨道铁轨异物检测数据集VOC+YOLO格式552张11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):552

标注数量(xml文件个数):552

标注数量(txt文件个数):552

标注类别数:11

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):["Metal barrel","Metal frame","Plastic board","Plastic pipe","Wire","bag","bricks","papers","person","plastic bag","wood stick"]

每个类别标注的框数:

Metal barrel (金属桶) 框数 = 70

Metal frame (金属框架) 框数 = 34

Plastic board (塑料板) 框数 = 134

Plastic pipe (塑料管) 框数 = 124

Wire (电线) 框数 = 5

bag (袋子) 框数 = 59

bricks (砖块) 框数 = 90

papers (纸张) 框数 = 49

person (人员) 框数 = 50

plastic bag (塑料袋) 框数 = 19

wood stick (木棍) 框数 = 33

总框数:667

图片分辨率:416x416

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

图片预览:

标注例子:

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