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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)：10000

标注数量(xml文件个数)：10000

标注数量(txt文件个数)：10000

标注类别数：6

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):["Camel","Seal","Sheep","Zebra","cattle","kiang"]

每个类别标注的框数：

Camel (骆驼) 框数 = 3295

Seal (海豹) 框数 = 15620

Sheep (绵羊) 框数 = 90689

Zebra (斑马) 框数 = 3792

cattle (牛) 框数 = 44039

kiang (藏野驴) 框数 = 4636

总框数：162071

图片分辨率：640x640

无人机：DJI MAVIC 3

采集高度：50-100m

采集角度：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：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：