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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)：13364

标注数量(xml文件个数)：13364

标注数量(txt文件个数)：13364

标注类别数：15

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):["board","brick","cutter","ebox","fence","handcart","helmet","hook","hopper","person","rebar","scaffold","slogan","vest","wood"]

["木板", "砖块", "切割机", "电箱", "围栏", "手推车", "安全帽", "挂钩", "料斗", "人员", "钢筋", "脚手架", "标语", "背心", "木材"]

每个类别标注的框数：

board 框数 = 8319

brick 框数 = 2242

cutter 框数 = 1197

ebox 框数 = 5609

fence 框数 = 5581

handcart 框数 = 828

helmet 框数 = 37100

hook 框数 = 5637

hopper 框数 = 3504

person 框数 = 48633

rebar 框数 = 4474

scaffold 框数 = 17209

slogan 框数 = 12143

vest 框数 = 31336

wood 框数 = 11660

总框数：195472

使用标注工具：labelImg

所在仓库：firc-dataset

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：