无人机视角航拍河道巡检植被淤泥垃圾检测数据集VOC+YOLO格式2777张12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):2777

标注数量(xml文件个数):2777

标注数量(txt文件个数):2777

标注类别数:12

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):["bridges","buildings","cultverts","drinage_manmade","drinage_natural","obstacles","potholes","river_vegitation","rivers","rocks","silts","trash"]

每个类别标注的框数:

bridges (桥梁) 框数 = 325

buildings (建筑物) 框数 = 5928

cultverts (涵洞) 框数 = 50

drinage_manmade (人工排水设施) 框数 = 34

drinage_natural (自然排水沟) 框数 = 307

obstacles (障碍物) 框数 = 49

potholes (坑洼) 框数 = 558

river_vegitation (河岸植被) 框数 = 1983

rivers (河流) 框数 = 3333

rocks (岩石) 框数 = 364

silts (淤泥) 框数 = 596

trash (垃圾) 框数 = 288

总框数:13815

图片分辨率:640x640

无人机:DJI Mavic Pro

采集高度:100m

采集角度:90°

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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