YOLO 数据集：集装箱缺陷检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】

项目包含：集装箱缺陷检测【包含划分好的数据集、类别class文件、数据可视化脚本】，数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为640*640的大分辨率RGB图片，数据集为集装箱缺陷、破损检测。标注的边界框完整，每张图像均有数个目标。 标注格式为：classes，x_centre、y_centre、w、h （yolo的相对坐标标注） 【数据集类别】1类别：damage 【数据】数据分为分为训练集和验证集 训练集datasets-images-train：851张图片和851个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：85张图片和85个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】1 类别txt文本信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行可视化图像！！