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)：792
标注数量(xml文件个数)：792
标注数量(txt文件个数)：792
标注类别数：4
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):["double-defect","good","major-defects","spur-defect"]
每个类别标注的框数：
double-defect（双重缺陷） 框数 = 3124
good（合格品） 框数 = 5555
major-defects（重大缺陷） 框数 = 3742
spur-defect（毛刺缺陷/飞边缺陷） 框数 = 3054
总框数：15475
每个类别占有图片数：
double-defect（双重缺陷） 占有图片数 = 441
good（合格品） 占有图片数 = 278
major-defects（重大缺陷） 占有图片数 = 305
spur-defect（毛刺缺陷/飞边缺陷） 占有图片数 = 132
图片分辨率：960x960
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：
