柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式1352张9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)1352标注数量(xml文件个数)1352标注数量(txt文件个数)1352标注类别数9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):[anthracnose,bacterial_blight,citrus_canker,curl_virus,deficiency_leaf,dry_leaf,healthy_leaf,sooty_mould,spider_mites]每个类别标注的框数anthracnose炭疽病 框数 959bacterial_blight细菌性枯萎病 框数 109citrus_canker柑橘溃疡病 框数 205curl_virus卷叶病毒 框数 125deficiency_leaf缺素叶片 框数 193dry_leaf干枯叶片 框数 183healthy_leaf健康叶片 框数 209sooty_mould煤污病 框数 153spider_mites红蜘蛛/叶螨 框数 116总框数2252每个类别占有图片数anthracnose炭疽病 占有图片数 288bacterial_blight细菌性枯萎病 占有图片数 105citrus_canker柑橘溃疡病 占有图片数 194curl_virus卷叶病毒 占有图片数 125deficiency_leaf缺素叶片 占有图片数 193dry_leaf干枯叶片 占有图片数 183healthy_leaf健康叶片 占有图片数 209sooty_mould煤污病 占有图片数 153spider_mites红蜘蛛/叶螨 占有图片数 116图片分辨率1000x1000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