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)：5576

标注数量(xml文件个数)：5576

标注数量(txt文件个数)：5576

标注类别数：20

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):["bellpepper","bittergourd","broccoli","cabbage","carrot","chayote","chicken","egg","eggplant","fish","garlic","ginger","okra","onion","pork","potato","radish","shrimp","tofu","tomato"]

每个类别标注的框数：

bellpepper 框数 = 706

bittergourd 框数 = 706

broccoli 框数 = 714

cabbage 框数 = 705

carrot 框数 = 720

chayote 框数 = 705

chicken 框数 = 618

egg 框数 = 772

eggplant 框数 = 716

fish 框数 = 555

garlic 框数 = 704

ginger 框数 = 704

okra 框数 = 717

onion 框数 = 724

pork 框数 = 646

potato 框数 = 721

radish 框数 = 712

shrimp 框数 = 564

tofu 框数 = 716

tomato 框数 = 699

总框数：13824

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：暂无

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，数据集只提供准确且合理标注

图片预览：

标注例子：