易拉罐瓶盖缺陷检测数据集854张

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)：854
标注数量(xml文件个数)：854
标注数量(txt文件个数)：854
标注类别数：3
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):["can","hole","scratch"]
每个类别标注的框数：
can 框数 = 854
hole 框数 = 374
scratch 框数 = 604
总框数：1832
每个类别占有图片数：
can 占有图片数 = 854
hole 占有图片数 = 374
scratch 占有图片数 = 374
图片分辨率：640x640
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

标注及图片情况如下：

# 深度学习 # 机器学习 # 人工智能
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