数据集中含有大量增强请认真观察图片预览

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)：3488

标注数量(xml文件个数)：3488

标注数量(txt文件个数)：3488

标注类别数：32

所在仓库：firc-dataset

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):["Alambadi","Amrit Mahal","Banni","Bargur","Brown Swiss","Dangi","Deoni","Gir","Guernsey","Hallikar","Hariana","Holstein Friesian","Jaffarabadi","Jersey","Kangayam","Kankrej","Kasaragod","Khillari","Malnad Gidda","Nagori","Nagpuri","Nili-Ravi","Nimari","Ongole","Pulikulam","Red Dane","Red Sindhi","Sahiwal","Tharparkar","Toda","Umblachery","Vechur"]

每个类别标注的框数：

Alambadi（阿拉姆巴迪牛） 框数 = 117  

Amrit Mahal（阿姆利特马哈尔牛） 框数 = 151  

Banni（班尼牛） 框数 = 148  

Bargur（巴尔古尔牛） 框数 = 100  

Brown Swiss（瑞士褐牛） 框数 = 100  

Dangi（丹吉牛） 框数 = 118  

Deoni（德奥尼牛） 框数 = 125  

Gir（吉尔牛） 框数 = 140  

Guernsey（根西牛） 框数 = 137  

Hallikar（哈利卡尔牛） 框数 = 190  

Hariana（哈里亚纳牛） 框数 = 116  

Holstein Friesian（荷斯坦弗里生牛） 框数 = 138  

Jaffarabadi（贾法拉巴迪牛） 框数 = 136  

Jersey（娟珊牛） 框数 = 127  

Kangayam（坎加亚姆牛） 框数 = 131  

Kankrej（坎克雷吉牛） 框数 = 107  

Kasaragod（卡萨拉戈德牛） 框数 = 114  

Khillari（基拉里牛） 框数 = 138  

Malnad Gidda（马尔纳德吉达牛） 框数 = 136  

Nagori（纳戈里牛） 框数 = 160  

Nagpuri（那格浦里牛） 框数 = 126  

Nili-Ravi（尼里拉维牛） 框数 = 117  

Nimari（尼马里牛） 框数 = 102  

Ongole（昂戈尔牛） 框数 = 128  

Pulikulam（普利库拉姆牛） 框数 = 93  

Red Dane（红丹麦牛） 框数 = 135  

Red Sindhi（红色辛迪牛） 框数 = 100  

Sahiwal（萨希瓦尔牛） 框数 = 124  

Tharparkar（塔尔帕克牛） 框数 = 127  

Toda（托达牛） 框数 = 86  

Umblachery（乌姆布拉切里牛） 框数 = 118  

Vechur（维丘尔牛） 框数 = 148

总框数：4033

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

图片分辨率：640x640

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

图片预览：

标注例子：