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)：1106

标注数量(xml文件个数)：1106

标注数量(txt文件个数)：1106

标注类别数：5

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):["backhoe","crane","tower","tree","truck"]

每个类别标注的框数：

backhoe (反铲挖掘机) 框数 = 639

crane (起重机) 框数 = 375

tower (塔/塔吊) 框数 = 1444

tree (树木) 框数 = 596

truck (卡车) 框数 = 1069

总框数：4123

图片分辨率：多分辨率图片,如1920x1080,1293x972等

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：数据集没有划分训练验证测试集需自行划分

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：