PKU-Market-Phone手机屏幕表面缺陷分割数据集介绍、下载及YOLO/VOC/COCO训练格式转换

PKU-Market-Phone完整数据集下载目录同时包含三种主流标注格式COCO JSON、VOC XML、YOLO TXTPKU-Market-Phone手机屏幕表面缺陷分割数据集️数据集介绍、下载| 实例分割 |分割标签原始图像✅掩码图像✅|VOC 分割标签✅|COCO 分割标签✅|YOLO 分割标签✅文章目录一、基础信息二、数据集文件三、训练样例一、基础信息PKU-Market-Phone 是北京大学在2022年公开的手机屏幕表面缺陷分割数据集配套论文《FDSNeT: An Accurate Real-Time Surface Defect Segmentation Network》面向工业屏幕质检、表面缺陷分割任务。样本总量1200张图像缺陷类别3类每类400张1. 油污 oil、2. 划痕 scratch、3. 斑点 spot缺陷是团队在实验室模拟工业场景制作的缺陷样本图像采集工业相机拍摄分辨率1920×1080原始标注格式PASCAL VOC适合语义分割数据集体积约1.66GB二、数据集文件├─ COCO │ └─ instances_default.json ├─ ImageSets │ └─ Segmentation │ ├─ test.txt │ ├─ train.txt │ ├─ trainval.txt │ └─ val.txt ├─ JPEGImages │ ├─ ️ Oil_0001.png │ ├─ ️ Oil_0002.png │ └─ ... ├─ SegmentationClass │ ├─ ️ Oil_0001.png │ ├─ ️ Oil_0002.png │ └─ ... ├─ VOC │ ├─ Oil_0001.xml │ ├─ Oil_0002.xml │ └─ ... └─ YOLO ├─ Oil_0001.txt ├─ Oil_0002.txt └─ ...各个文件夹含义COCO存放COCO格式json标注文件其中个人未按照训练验证集划分若有需要可私信。ImageSets/Segmentation划分训练/验证/测试集文件名列表JPEGImages原始可见光图像SegmentationClass分割掩码png图像VOCVOC‑xml格式目标检测标签YOLOYOLO txt格式标签三、训练样例以YOLO 分割标签为例进行训练