注意数据集包含大量旋转增强图片，目测原图大约只有50张，请注意查看图片预览
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)：1296
标注数量(xml文件个数)：1296
标注数量(txt文件个数)：1296
标注类别数：5
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):["Crack","Cutting","Inner-Stamped","OK","Outer-Stamped"]
每个类别标注的框数：
Crack（裂纹） 框数 = 266
Cutting（切割） 框数 = 318
Inner-Stamped（内侧压印） 框数 = 866
OK（合格） 框数 = 175
Outer-Stamped（外侧压印） 框数 = 191
总框数：1816
每个类别占有图片数：
Crack（裂纹） 占有图片数 = 247
Cutting（切割） 占有图片数 = 318
Inner-Stamped（内侧压印） 占有图片数 = 735
OK（合格） 占有图片数 = 175
Outer-Stamped（外侧压印） 占有图片数 = 190
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：
