智慧交通路标线褪色井盖缺失数据集指示牌损坏路灯损坏路面异常检测数据集VOC+YOLO格式1164张37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)：1164

标注数量(xml文件个数)：1164

标注数量(txt文件个数)：1164

标注类别数：37

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):["cleaning_required","crack","damaged_anti_glare","damaged_attenuator","damaged_blinker","damaged_bus_stop","damaged_crash_barrier","damaged_delineator","damaged_footpath","damaged_hazard_marker","damaged_kerb","damaged_missing_manhole_covers","damaged_road_stud","damaged_rumble_strips","damaged_sign_board","damaged_street_light","edge_drop","encroachment","excessive_vegetation","face","faded_barrier_paint","faded_kerb","faded_marking","gantry_board","hotspot","inappropriate_diversion","invisible_sign_board","number_plate","plantation","pothole","rain_cuts","ravelling","rutting","unauthorised_board","unauthorised_opening","water_stagnation","work_in_progress"]

每个类别标注的框数：

cleaning_required（需要清洁） 框数 = 17

crack（裂缝） 框数 = 192

damaged_anti_glare（防眩板损坏） 框数 = 150

damaged_attenuator（缓冲设施损坏） 框数 = 12

damaged_blinker（警示灯损坏） 框数 = 22

damaged_bus_stop（公交站台损坏） 框数 = 83

damaged_crash_barrier（防撞护栏损坏） 框数 = 60

damaged_delineator（轮廓标损坏） 框数 = 41

damaged_footpath（人行道损坏） 框数 = 35

damaged_hazard_marker（危险警示标志损坏） 框数 = 9

damaged_kerb（路缘石损坏） 框数 = 35

damaged_missing_manhole_covers（井盖损坏/缺失） 框数 = 70

damaged_road_stud（路钮/道钉损坏） 框数 = 42

damaged_rumble_strips（减速带损坏） 框数 = 31

damaged_sign_board（标志牌损坏） 框数 = 34

damaged_street_light（路灯损坏） 框数 = 51

edge_drop（路肩边缘沉陷） 框数 = 42

encroachment（侵占/侵入） 框数 = 40

excessive_vegetation（植被过度生长） 框数 = 2

face（人脸） 框数 = 9

faded_barrier_paint（护栏油漆褪色） 框数 = 31

faded_kerb（路缘石褪色） 框数 = 19

faded_marking（标线褪色） 框数 = 37

gantry_board（龙门架标志板） 框数 = 22

hotspot（热点/病害集中区域） 框数 = 9

inappropriate_diversion（不当改道/导流不当） 框数 = 18

invisible_sign_board（标志牌不可见） 框数 = 38

number_plate（车牌） 框数 = 132

plantation（种植/绿化） 框数 = 74

pothole（坑槽） 框数 = 34

rain_cuts（雨水冲刷沟） 框数 = 7

ravelling（路面松散/麻面） 框数 = 66

rutting（车辙） 框数 = 20

unauthorised_board（未经授权的标志牌） 框数 = 29

unauthorised_opening（未经授权的开口） 框数 = 44

water_stagnation（积水） 框数 = 15

work_in_progress（施工进行中） 框数 = 29

总框数：1601

每个类别占有图片数：

cleaning_required（需要清洁） 占有图片数 = 17

crack（裂缝） 占有图片数 = 164

damaged_anti_glare（防眩板损坏） 占有图片数 = 133

damaged_attenuator（缓冲设施损坏） 占有图片数 = 12

damaged_blinker（警示灯损坏） 占有图片数 = 22

damaged_bus_stop（公交站台损坏） 占有图片数 = 83

damaged_crash_barrier（防撞护栏损坏） 占有图片数 = 59

damaged_delineator（轮廓标损坏） 占有图片数 = 29

damaged_footpath（人行道损坏） 占有图片数 = 35

damaged_hazard_marker（危险警示标志损坏） 占有图片数 = 9

damaged_kerb（路缘石损坏） 占有图片数 = 35

damaged_missing_manhole_covers（井盖损坏/缺失） 占有图片数 = 65

damaged_road_stud（路钮/道钉损坏） 占有图片数 = 34

damaged_rumble_strips（减速带损坏） 占有图片数 = 31

damaged_sign_board（标志牌损坏） 占有图片数 = 32

damaged_street_light（路灯损坏） 占有图片数 = 51

edge_drop（路肩边缘沉陷） 占有图片数 = 42

encroachment（侵占/侵入） 占有图片数 = 40

excessive_vegetation（植被过度生长） 占有图片数 = 2

face（人脸） 占有图片数 = 8

faded_barrier_paint（护栏油漆褪色） 占有图片数 = 27

faded_kerb（路缘石褪色） 占有图片数 = 19

faded_marking（标线褪色） 占有图片数 = 30

gantry_board（龙门架标志板） 占有图片数 = 22

hotspot（热点/病害集中区域） 占有图片数 = 9

inappropriate_diversion（不当改道/导流不当） 占有图片数 = 18

invisible_sign_board（标志牌不可见） 占有图片数 = 38

number_plate（车牌） 占有图片数 = 125

plantation（种植/绿化） 占有图片数 = 71

pothole（坑槽） 占有图片数 = 26

rain_cuts（雨水冲刷沟） 占有图片数 = 5

ravelling（路面松散/麻面） 占有图片数 = 54

rutting（车辙） 占有图片数 = 14

unauthorised_board（未经授权的标志牌） 占有图片数 = 27

unauthorised_opening（未经授权的开口） 占有图片数 = 44

water_stagnation（积水） 占有图片数 = 15

work_in_progress（施工进行中） 占有图片数 = 29

图片分辨率：多分辨率图片,如1900×1069,3840×2160等

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：