电力场景输电线路缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1111张10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)：1111

标注数量(xml文件个数)：1111

标注数量(txt文件个数)：1111

标注类别数：10

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):["Barbed Wire Missing","Bend Part","Bolt Missing","Foreign Material","Loose Part","Missing Part","Missing Plate","Position andCondition","Split Pin Missing","Vegetation"]

每个类别标注的框数：

Barbed Wire Missing (带刺铁丝网缺失) 框数 = 198

Bend Part (部件弯曲) 框数 = 122

Bolt Missing (螺栓缺失) 框数 = 379

Foreign Material (异物) 框数 = 178

Loose Part (部件松动) 框数 = 210

Missing Part (部件缺失) 框数 = 11

Missing Plate (板材缺失) 框数 = 368

Position andCondition (位置与状态异常) 框数 = 213

Split Pin Missing (开口销缺失) 框数 = 190

Vegetation (植被) 框数 = 310

应用领域：这些类别通常用于铁路、电力设施或其他基础设施的巡检，检测结构性或安全性的缺陷。

总框数：2179

图片分辨率：640x640

数据集是否存在增强：有，超过一半都是数据增强图片，原图大约有450张

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：