注意数据集中有部分图片拍摄角度可能不是无人机视角的，注意看单张图片

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)：2247

标注数量(xml文件个数)：2247

标注数量(txt文件个数)：2247

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):["bottle","branch","can","milk-box","plastic-bag","plastic-garbage"]

每个类别标注的框数：

bottle (瓶子) 框数 = 1521

branch (树枝) 框数 = 569

can (易拉罐) 框数 = 566

milk-box (牛奶盒) 框数 = 526

plastic-bag (塑料袋) 框数 = 663

plastic-garbage (塑料垃圾) 框数 = 1112

总框数：4957

图片分辨率：多分辨率图片,如416x416,640x640等

无人机：DJI MAVIC 3

采集高度：1-20m

采集角度：30-90°

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：数据集默认没有划分训练验证集需要自行划分

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：

单张图片：