火车铁轨异物入侵检测数据集598张VOCYOLO格式数据集格式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)598标注数量(xml文件个数)598标注数量(txt文件个数)598标注类别数12所在github仓库datasets_sl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):[Metal barrel,Metal frame,Plastic board,Plastic pipe,Wire,bag,bricks,car,papers,person,plastic bag,wood stick]标签中文对照金属桶金属框架塑料板塑料管电线袋子砖块汽车纸张人塑料袋木棍每个类别标注的框数Metal barrel 框数 79Metal frame 框数 44Plastic board 框数 162Plastic pipe 框数 142Wire 框数 5bag 框数 59bricks 框数 178car 框数 16papers 框数 65person 框数 100plastic bag 框数 59wood stick 框数 55总框数964每个类别占有图片数Metal barrel 占有图片数 79Metal frame 占有图片数 34Plastic board 占有图片数 114Plastic pipe 占有图片数 138Wire 占有图片数 5bag 占有图片数 44bricks 占有图片数 163car 占有图片数 14papers 占有图片数 65person 占有图片数 83plastic bag 占有图片数 34wood stick 占有图片数 55图片分辨率720x720使用标注工具labelImg数据集是否增强否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标注及图片情况如下