智慧城市道路路面垃圾检测数据集VOC+YOLO格式3321张17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):3321

标注数量(xml文件个数):3321

标注数量(txt文件个数):3321

标注类别数:17

所在仓库: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):"cans","cardboard","colored_glass_bottles","face_mask","glass_bottle","paper_bag","paper_cup","paperboard","peel","pile_of_leaves","plastic_bag","plastic_bottle","plastic_cup","plastic_wrapper","rags","styrofoam","tetra_pack"

每个类别标注的框数:

cans (易拉罐) 框数 = 686

cardboard (纸板) 框数 = 1033

colored_glass_bottles (彩色玻璃瓶) 框数 = 273

face_mask (口罩) 框数 = 977

glass_bottle (玻璃瓶) 框数 = 260

paper_bag (纸袋) 框数 = 1584

paper_cup (纸杯) 框数 = 453

paperboard (纸板) 框数 = 426

peel (果皮) 框数 = 164

pile_of_leaves (落叶堆) 框数 = 392

plastic_bag (塑料袋) 框数 = 714

plastic_bottle (塑料瓶) 框数 = 1260

plastic_cup (塑料杯) 框数 = 536

plastic_wrapper (塑料包装) 框数 = 2449

rags (碎布) 框数 = 145

styrofoam (泡沫塑料) 框数 = 436

tetra_pack (利乐包) 框数 = 942

总框数:12730

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: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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