注意数据集分辨率有点小只有320x320可能不太清楚请仔细查看图片例子自行斟酌。不同人有不同观点有的人可能认为不是无人机拍摄的可以从下面提供图片自行斟酌数据集格式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)4599标注数量(xml文件个数)4599标注数量(txt文件个数)4599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):[Cracks,Flakings,Grooves,Joints,Normal,Shellings,Spallings,Squats]每个类别标注的框数Cracks裂缝 框数 632Flakings鳞片状脱落 框数 631Grooves凹槽 框数 633Joints接缝 框数 670Normal正常 框数 351Shellings掉块 框数 643Spallings崩裂/剥落 框数 694Squats轨面压溃/塌陷 框数 630总框数4884每个类别占有图片数Cracks裂缝 占有图片数 631Flakings鳞片状脱落 占有图片数 594Grooves凹槽 占有图片数 631Joints接缝 占有图片数 607Normal正常 占有图片数 350Shellings掉块 占有图片数 631Spallings崩裂/剥落 占有图片数 631Squats轨面压溃/塌陷 占有图片数 525图片分辨率320x320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单张图片
