云室粒子探测分类可识别α粒子β粒子μ子检测数据集VOC+YOLO格式1465张3类别
2026/7/21 14:53:53 网站建设 项目流程

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):1465

标注数量(xml文件个数):1465

标注数量(txt文件个数):1465

标注类别数:3

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):["alpha","beta","muon"]

每个类别标注的框数:

alpha 框数 = 1562

beta 框数 = 1241

muon 框数 = 56

总框数:2859

每个类别占有图片数:

alpha 占有图片数 = 1300

beta 占有图片数 = 449

muon 占有图片数 = 53

图片分辨率:896x896

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:

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