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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)：6967

标注数量(xml文件个数)：6967

标注数量(txt文件个数)：6967

标注类别数：24

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):["Abyssinian","American Bobtail","American Curl","Bengal","Birman","Bombay","British Shorthair","Cornish Rex","Egyptian Mau","Khao Manee","Lykoi","Maine Coon","Munchkin","Neva Masquerade","Oriental","Persian","Ragdoll","Russian Blue","Savannah","Scottish Fold","Siamese","Sphynx","Toyger","Tuxedo"]

每个类别标注的框数：

Abyssinian（阿比西尼亚猫）框数 = 275  

American Bobtail（美国短尾猫）框数 = 323  

American Curl（美国卷耳猫）框数 = 252  

Bengal（孟加拉豹猫）框数 = 351  

Birman（伯曼猫）框数 = 349  

Bombay（孟买猫）框数 = 331  

British Shorthair（英国短毛猫）框数 = 272  

Cornish Rex（康沃尔卷毛猫）框数 = 330  

Egyptian Mau（埃及猫）框数 = 261  

Khao Manee（考玛尼猫/暹罗白猫）框数 = 230  

Lykoi（狼猫）框数 = 248  

Maine Coon（缅因猫）框数 = 333  

Munchkin（曼基康猫）框数 = 224  

Neva Masquerade（涅瓦面具猫）框数 = 351  

Oriental（东方短毛猫）框数 = 220  

Persian（波斯猫）框数 = 324  

Ragdoll（布偶猫）框数 = 310  

Russian Blue（俄罗斯蓝猫）框数 = 338  

Savannah（萨凡纳猫）框数 = 239  

Scottish Fold（苏格兰折耳猫）框数 = 402  

Siamese（暹罗猫）框数 = 365  

Sphynx（斯芬克斯猫）框数 = 331  

Toyger（玩具虎猫）框数 = 222  

Tuxedo（燕尾服猫）框数 = 350

总框数：7231

图片分辨率：多分辨率图片,如500x333,300x225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：