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)：2045
标注数量(xml文件个数)：2045
标注数量(txt文件个数)：2045
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):["Hole","Knot","Line","Open Seam","Pull Thread","Scratch","Seam Puckering","Slub","Stain","Tear"]
每个类别标注的框数：
Hole (破洞) 框数 = 234
Knot (结头) 框数 = 128
Line (线条疵) 框数 = 271
Open Seam (开缝) 框数 = 63
Pull Thread (抽丝) 框数 = 80
Scratch (刮痕) 框数 = 841
Seam Puckering (接缝皱缩) 框数 = 71
Slub (粗节/竹节) 框数 = 62
Stain (污渍) 框数 = 1344
Tear (撕裂) 框数 = 128
总框数：3222
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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