企业官网建设流程全解析

5种船舶检测数据集9713张VOC+YOLO格式

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)：9713
标注数量(xml文件个数)：9713
标注数量(txt文件个数)：9713
标注类别数：5
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):["Cargo","Fishing","Military","Passenger","Sailing"]
每个类别标注的框数：
Cargo 框数 = 3022（货船）
Fishing 框数 = 1839（渔船）
Military 框数 = 3530（军用船）
Passenger 框数 = 2279（客船）
Sailing 框数 = 1341（帆船）
总框数：12011
每个类别占有图片数：
Cargo 占有图片数 = 2755
Fishing 占有图片数 = 1489
Military 占有图片数 = 3232
Passenger 占有图片数 = 1358
Sailing 占有图片数 = 1158
图片分辨率：640x640
使用标注工具：labelImg
数据集是否增强：是（占比约70-80%）
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：