注意数据集中有半数均为增强图片主要是旋转裁剪增强的图片

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)：4593

标注数量(xml文件个数)：4593

标注数量(txt文件个数)：4593

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):["arc","disconnector","disconnector_open","gloves","helmet","insulator","no_gloves","no_helmet","spark","switch","transformer"]

每个类别标注的框数：

arc（电弧）框数 = 615  

disconnector（隔离开关）框数 = 966  

disconnector_open（隔离开关_分闸状态）框数 = 698  

gloves（绝缘手套）框数 = 905  

helmet（安全头盔）框数 = 1592  

insulator（绝缘子）框数 = 6599  

no_gloves（未戴绝缘手套）框数 = 1296  

no_helmet（未戴安全头盔）框数 = 515  

spark（火花/电火花）框数 = 1747  

switch（开关）框数 = 870  

transformer（变压器）框数 = 453

总框数：16256

图片分辨率：多分辨率图片,如194x259,1025x792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：