news 2026/5/14 19:15:04

无人机视角铁路巡检铁轨异物检测数据集VOC+YOLO格式1100张4类别

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
无人机视角铁路巡检铁轨异物检测数据集VOC+YOLO格式1100张4类别

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):1100

标注数量(xml文件个数):1100

标注数量(txt文件个数):1100

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):["long_stick","person","plant","plastic"]

每个类别标注的框数:

long_stick(长棍) 框数 = 31

person(人) 框数 = 843

plant(植物) 框数 = 1039

plastic(塑料) 框数 = 341

总框数:2254

图片分辨率:1920x1080

无人机:DJI Mavic Pro

采集高度:2-5m

采集角度:60-90°

使用标注工具:labelImg

标注规则:对类别进行画矩形框

重要说明:暂无

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:

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