结直肠息肉病变检测数据集VOC+YOLO格式发布

资源摘要信息:"结直肠息肉内镜图像病变检测数据集VOC+YOLO格式13524张2类别B版.7z" 1. 数据集概述： 本数据集为结直肠息肉内镜图像病变检测数据集，以Pascal VOC格式和YOLO格式提供，包含13524张jpg格式的内镜图像及其对应的标注文件。数据集分为两个版本，A版和B版，其中B版数据集被详细描述。数据集包含两种病变类别，分别是“xianliu”（腺瘤）和“zengsheng”（增生），每种类别都有对应的标注框数量。 2. 格式说明： Pascal VOC格式和YOLO格式是两种常用于计算机视觉任务，尤其是目标检测领域的数据标注格式。 - Pascal VOC格式：由VOC（Visual Object Classes）挑战赛引入，主要包括图片信息的存储、物体的边界框（bounding box）以及类别信息等。本数据集中每张图片对应一个XML文件，用于记录图像中的目标物体的位置、大小和类别。 - YOLO格式：YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，其标注格式通常为文本文件，记录了每个目标物体的中心坐标、宽度、高度和类别信息。在本数据集中，YOLO格式的标注文件为txt文件，每行对应一个目标，包含相应的标注信息。 3. 数据集内容： - 图片数量：本数据集包含13524张jpg格式的结直肠息肉内镜图像，每张图片均已人工标注。 - 标注数量：每张图片都配有对应的标注文件，包括VOC格式的XML文件和YOLO格式的TXT文件，数量与图片数量相等，共13524个。 - 标注类别：数据集中包含两种标注类别，分别对应不同类型的结直肠息肉病变。 - "xianliu"（腺瘤）：在数据集中有7089个标注框。 - "zengsheng"（增生）：在数据集中有6435个标注框。 - 每张图片中可能包含多个病变目标，因此总标注框数为13524。 4. 标注工具： 本数据集使用labelImg作为标注工具，该工具是一款图形界面的标注软件，支持Pascal VOC和YOLO格式的标注。使用该工具标注时，用户可以通过画矩形框的方式来标注图像中的目标物体。 5. 数据集用途： 数据集可广泛应用于计算机视觉和深度学习研究，特别是在医疗图像分析领域。通过对结直肠息肉图像进行病变检测和识别，可以帮助医生诊断和评估患者病情。数据集中的标注信息有助于训练和验证目标检测模型的性能。 6. 特别说明： - 数据集版本：数据集共分为A版和B版，两版图片数量相同，文件名不重叠，因此可以合并使用或单独使用进行模型训练。 - 模型精度：数据集提供者不对由此数据集训练得到的模型或权重文件的精度提供任何保证，但保证数据集标注的准确性和合理性。 7. 其他信息： 数据集更多详细信息可参考提供的博客链接（***/FL***/article/details/***），该链接中可能包含数据集的下载信息、使用指南以及可能的社区讨论和支持。