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)：907

标注数量(xml文件个数)：907

标注数量(txt文件个数)：907

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):["kumu","daoshu","jushi","kanfawu","shuzhuang","xiagu"]

每个类别标注的框数：

kumu（枯木） 框数 = 160

daoshu（倒树） 框数 = 154

jushi（巨石） 框数 = 158

kanfawu（砍伐残留物） 框数 = 145

shuzhuang（树桩） 框数 = 202

xiagu（峡谷） 框数 = 111

总框数：930

每个类别占有图片数：

kumu（枯木）占有图片数 = 152

daoshu（倒树占有图片数 = 146

jushi （巨石）占有图片数 = 157

kanfawu （砍伐残留物）占有图片数 = 143

shuzhuang（树桩） 占有图片数 = 202

xiagu（峡谷） 占有图片数 = 111

图片分辨率：多分辨率图片,如1920x1280,720x477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：