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)：3012

标注数量(xml文件个数)：3012

标注数量(txt文件个数)：3012

标注类别数：19

所在github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):["anti-arc-mask","armband","bulldozer","can","crane","discharge_table","distribution_box","drilling_machine","escalator","extinguisher","hat","iron_gauze","loader","paint","spark","tinder","truck","tyre","worker"]

每个类别标注的框数：

anti-arc-mask (防电弧面罩) 框数 = 567

armband (袖章) 框数 = 552

bulldozer (推土机) 框数 = 237

can (罐体) 框数 = 447

crane (起重机) 框数 = 131

discharge_table (放电板) 框数 = 234

distribution_box (配电箱) 框数 = 162

drilling_machine (钻孔机) 框数 = 223

escalator (自动扶梯) 框数 = 681

extinguisher (灭火器) 框数 = 1289

hat (帽子/安全帽) 框数 = 4905

iron_gauze (铁纱网) 框数 = 417

loader (装载机) 框数 = 23

paint (油漆) 框数 = 70

spark (火花) 框数 = 208

tinder (易燃物) 框数 = 483

truck (卡车) 框数 = 576

tyre (轮胎) 框数 = 306

worker (工人) 框数 = 5575

总框数：17086

图片分辨率：854x480

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：