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)：5000

标注数量(xml文件个数)：5000

标注数量(txt文件个数)：5000

标注类别数：10

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):["bulk_carrier","container_ship","general_cargo","oil_products_tanker","passengers_ship","tanker","trawler","tug","vehicles_carrier","yacht"]

每个类别标注的框数：

bulk_carrier（散货船）框数 = 500  

container_ship（集装箱船）框数 = 500  

general_cargo（杂货船）框数 = 500  

oil_products_tanker（成品油船）框数 = 500  

passengers_ship（客船）框数 = 500  

tanker（油轮）框数 = 500  

trawler（拖网渔船）框数 = 500  

tug（拖船）框数 = 500  

vehicles_carrier（汽车运输船）框数 = 500  

yacht（游艇）框数 = 500  

总框数：5000  

每个类别占有图片数：  

bulk_carrier（散货船）占有图片数 = 500  

container_ship（集装箱船）占有图片数 = 500  

general_cargo（杂货船）占有图片数 = 500  

oil_products_tanker（成品油船）占有图片数 = 500  

passengers_ship（客船）占有图片数 = 500  

tanker（油轮）占有图片数 = 500  

trawler（拖网渔船）占有图片数 = 500  

tug（拖船）占有图片数 = 500  

vehicles_carrier（汽车运输船）占有图片数 = 500  

yacht（游艇）占有图片数 = 500

图片分辨率：多分辨率图片,如800x528,800x533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：