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)：1044

标注数量(xml文件个数)：1044

标注数量(txt文件个数)：1044

标注类别数：8

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):["Concrete mixer","Dump Truck","Excavator","Person","Skid steer","Tower crane","Truck","Truck crane"]

每个类别标注的框数：

Concrete mixer (混凝土搅拌车) 框数 = 112

Dump Truck (自卸卡车) 框数 = 264

Excavator (挖掘机) 框数 = 3

Person (人员) 框数 = 21109

Skid steer (滑移装载机) 框数 = 156

Tower crane (塔式起重机) 框数 = 2691

Truck (卡车) 框数 = 278

Truck crane (汽车起重机) 框数 = 335

总框数：24948

图片分辨率：640x640

无人机：DJI Mavic Pro

采集高度：60-100m

采集角度：60-90°

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：