明厨亮灶-厨房规范检测数据集VOC+YOLO格式16070张12类别

数据集中有很多增强图片，由于图片太多无法统计原图数量多少。

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)：16070

标注数量(xml文件个数)：16070

标注数量(txt文件个数)：16070

标注类别数：12

所在仓库：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):["apron","cockroach","gloves","hairnet","lizard","noapron","nogloves","no_hairnet","no_hat","rat","visor_back","visor_forward"]

[

  "apron（围裙）",

  "cockroach（蟑螂）",

  "gloves（手套）",

  "hairnet（发网）",

  "lizard（蜥蜴）",

  "no_apron（无围裙）",

  "no_gloves（无手套）",

  "no_hairnet（无发网）",

  "no_hat（无帽子）",

  "rat（老鼠）",

  "visor_back（后帽檐）",

  "visor_forward（前帽檐）"

]

每个类别标注的框数：

apron 框数 = 815

cockroach 框数 = 2560

gloves 框数 = 741

hairnet 框数 = 2530

lizard 框数 = 1670

no_apron 框数 = 945

no_gloves 框数 = 1289

no_hairnet 框数 = 2483

no_hat 框数 = 6168

rat 框数 = 1979

visor_back 框数 = 4576

visor_forward 框数 = 6024

总框数：31780

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，数据集只提供准确且合理标注

图片预览：

标注例子：