鱿鱼数据集VOC与YOLO格式转换（共28张图片，单一类别）

简介：
本项目提供了将鱿鱼数据集从VOC格式转换为YOLO格式的工具。该数据集包含28张图片，并专注于识别单一物体类别——鱿鱼。此转换工具旨在简化训练深度学习模型的过程。 数据集格式为Pascal VOC（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：28张 - 标注数量（xml文件个数）：28份 - 标注数量(txt文件个数)：28份 - 标注类别总数：1种，即Squid - 每类标注的框数：Squid 类别有 29 个框。 - 总计所有标签中的框数为：29个 使用工具：labelImg 标注规则说明： 对特定类别进行矩形区域标记。 重要声明： 无特别强调事项 注意，本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证。提供的仅为准确合理的标注信息。