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)：2064
标注数量(xml文件个数)：2064
标注数量(txt文件个数)：2064
标注类别数：8
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):"Casting_burr","Polished_casting","burr","crack","pit","scratch","strain","unpolished_casting"
每个类别标注的框数：
Casting_burr (铸件毛刺) 框数 = 377
Polished_casting (抛光铸件) 框数 = 1564
burr (毛刺) 框数 = 2
crack (裂纹) 框数 = 804
pit (凹坑/气孔) 框数 = 529
scratch (划痕) 框数 = 1444
strain (变形) 框数 = 47
unpolished_casting (未抛光铸件) 框数 = 137
应用场景：金属铸造或机加工件表面质量检测的常见缺陷类别。
总框数：4904
图片分辨率：640x640
数据集是否存在增强：有部分增强图片
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：
