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航拍房顶缺陷数据集3354张VOC+YOLO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)：3354
标注数量(xml文件个数)：3354
标注数量(txt文件个数)：3354
标注类别数：20
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):["aerator","all_opening_damage","all_shafts","bio_damage","deflektor","eaves_damage","gutter_debris","missing_aerator_cap","missing_guardrail","missing_ridge","missing_vent_cap","open_hatch","ridge_damage","roof_corrosion","roof_crack","roof_damage","roof_opening_damage","roof_swelling","roof_vent_damage","trash"]
标签中文对照："通风口"、"全部开口损坏"、"所有立柱"、"生物损伤"、"导流板"、"屋檐损坏"、"排水沟碎屑"、"通风口盖缺失"、"护栏缺失"、"屋脊缺失"、"通风口盖缺失"、"开口舱口"、"屋脊损坏"、"屋顶腐蚀"、"屋顶裂缝"、"屋顶损坏"、"屋顶开口损坏"、"屋顶隆起"、"屋顶通风口损坏"、"垃圾"
每个类别标注的框数：
aerator 框数 = 3775
all_opening_damage 框数 = 2402
all_shafts 框数 = 7335
bio_damage 框数 = 1767
deflektor 框数 = 2201
eaves_damage 框数 = 25
gutter_debris 框数 = 100
missing_aerator_cap 框数 = 437
missing_guardrail 框数 = 663
missing_ridge 框数 = 189
missing_vent_cap 框数 = 922
open_hatch 框数 = 5
ridge_damage 框数 = 155
roof_corrosion 框数 = 5508
roof_crack 框数 = 127
roof_damage 框数 = 2228
roof_opening_damage 框数 = 130
roof_swelling 框数 = 1163
roof_vent_damage 框数 = 474
trash 框数 = 2010
总框数：31616
每个类别占有图片数：
aerator 占有图片数 = 1875
all_opening_damage 占有图片数 = 1621
all_shafts 占有图片数 = 2204
bio_damage 占有图片数 = 590
deflektor 占有图片数 = 899
eaves_damage 占有图片数 = 20
gutter_debris 占有图片数 = 70
missing_aerator_cap 占有图片数 = 195
missing_guardrail 占有图片数 = 426
missing_ridge 占有图片数 = 129
missing_vent_cap 占有图片数 = 307
open_hatch 占有图片数 = 5
ridge_damage 占有图片数 = 118
roof_corrosion 占有图片数 = 1403
roof_crack 占有图片数 = 71
roof_damage 占有图片数 = 704
roof_opening_damage 占有图片数 = 125
roof_swelling 占有图片数 = 63
roof_vent_damage 占有图片数 = 315
trash 占有图片数 = 1042
图片分辨率：2048x1536
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

下载地址:

https://download.csdn.net/download/lwx666sl/93074057https://download.csdn.net/download/lwx666sl/93074057