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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)：9977

标注数量(xml文件个数)：9977

标注数量(txt文件个数)：9977

标注类别数：20

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):["ashcan","bicycle","blind_road","bus","car","crosswalk","dog","fire_hydrant","green_light","motorcycle","person","pole","red_light","reflective_cone","roadblock","sign","tree","tricycle","truck","warning_column"]

每个类别标注的框数：

ashcan (垃圾桶) 框数 = 2064

bicycle (自行车) 框数 = 4368

blind_road (盲道) 框数 = 1674

bus (公交车) 框数 = 1257

car (轿车) 框数 = 19669

crosswalk (人行横道) 框数 = 6132

dog (狗) 框数 = 710

fire_hydrant (消防栓) 框数 = 1004

green_light (绿灯) 框数 = 3551

motorcycle (摩托车) 框数 = 8777

person (行人) 框数 = 24993

pole (杆状物) 框数 = 22242

red_light (红灯) 框数 = 3508

reflective_cone (反光锥) 框数 = 2915

roadblock (路障) 框数 = 3192

sign (标志牌) 框数 = 2333

tree (树木) 框数 = 16322

tricycle (三轮车) 框数 = 1139

truck (卡车) 框数 = 2533

warning_column (警示柱) 框数 = 7513

总框数：135896

图片分辨率：640x640

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

图片预览：

标注例子：