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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)：1297

标注数量(xml文件个数)：1297

标注数量(txt文件个数)：1297

标注类别数：11

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):["Glass","Metal","Net","PET_Bottle","Plastic_Buoy","Plastic_Buoy_China","Plastic_ETC","Rope","Styrofoam_Box","Styrofoam_Buoy","Styrofoam_Piece"]

每个类别标注的框数：

Glass (玻璃) 框数 = 613

Metal (金属) 框数 = 977

Net (渔网) 框数 = 308

PET_Bottle (PET塑料瓶) 框数 = 2325

Plastic_Buoy (塑料浮标) 框数 = 970

Plastic_Buoy_China (中国产塑料浮标) 框数 = 121

Plastic_ETC (其他塑料) 框数 = 634

Rope (绳索) 框数 = 586

Styrofoam_Box (泡沫塑料箱) 框数 = 210

Styrofoam_Buoy (泡沫塑料浮标) 框数 = 96

Styrofoam_Piece (泡沫塑料碎片) 框数 = 995

总框数：7835

图片分辨率：2048x2048

无人机：DJI MAVIC 3

采集高度：3-5m

采集角度：60°

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：