数据集概述

数据集描述
本数据集专注于挖掘机（Excavator）的检测，旨在用于训练和评估目标检测模型。数据集中共有1631张图片，每张图片的分辨率为清晰，每张图片都有对应的VOC格式（XML）和YOLO格式（TXT）标注文件。标签种类为1种，总共有2036个标注框。数据集可通过mbd.pub/o/bread/mbd-Z5yUm5xq获取。请注意，这些图片仅用于检测标注，不得随意转载传播。

数据集格式
VOC格式：包含XML文件，用于详细描述每个图像中的对象位置。
YOLO格式：包含TXT文件，用于简洁描述每个图像中的对象位置。

文件结构
数据集压缩包内包含三个文件夹：
JPEGImages：存储原始图像文件，共1631张 `.jpg` 图片。
Annotations：存储与图像对应的XML标注文件，共1631个 `.xml` 文件。
labels：存储与图像对应的TXT标注文件，共1631个 `.txt` 文件。

标签信息
标签种类数：1种
标签名称：["Excavator"]
每个标签的框数：
  - Excavator 框数 = 2036
总框数：2036

图像信息
图片数量：1631张
图片分辨率：清晰，具体分辨率未详细说明。
图片大小：未详细说明，但通常是几十KB到几百KB之间。
图片是否增强：否

标注信息
标签形状：矩形框，用于目标检测识别

示例文件路径
JPEGImages 文件夹路径：`/path/to/dataset/JPEGImages/`
Annotations 文件夹路径：`/path/to/dataset/Annotations/`
labels 文件夹路径：`/path/to/dataset/labels/`

示例文件名
图像文件：`image_0001.jpg`
XML标注文件：`image_0001.xml`
TXT标注文件：`image_0001.txt`

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的标注。

总结
该数据集包含1631张用于挖掘机（Excavator）检测的图像，每张图像都有对应的XML和TXT文件进行标注。标签种类为1种，即“Excavator”，总共有2036个标注框。数据集未经过增强处理，适合用于训练和评估目标检测模型。

标注情况：