注意数据集中图片有大约3500张是原图剩余为增强图片，自己按8:1:1划分训练map0.5=96.7%，可参考这个进行划分训练，提供百度云盘地址下载

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)：7643

标注数量(xml文件个数)：7643

标注数量(txt文件个数)：7643

标注类别数：42

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):["1B","1C","1D","1F","1S","2B","2C","2D","2F","2S","3B","3C","3D","3F","3S","4B","4C","4D","4F","4S","5B","5C","5D","6B","6C","6D","7B","7C","7D","8B","8C","8D","9B","9C","9D","EW","GD","NW","RD","SW","WD","WW"]

每个类别标注的框数：

1B 框数 = 3050

1C 框数 = 3507

1D 框数 = 3240

1F 框数 = 1202

1S 框数 = 1154

2B 框数 = 3380

2C 框数 = 3147

2D 框数 = 3201

2F 框数 = 1110

2S 框数 = 1078

3B 框数 = 2978

3C 框数 = 3242

3D 框数 = 3329

3F 框数 = 1151

3S 框数 = 1154

4B 框数 = 3051

4C 框数 = 3182

4D 框数 = 3364

4F 框数 = 1065

4S 框数 = 1090

5B 框数 = 2873

5C 框数 = 3279

5D 框数 = 3354

6B 框数 = 3138

6C 框数 = 3302

6D 框数 = 3239

7B 框数 = 3043

7C 框数 = 3195

7D 框数 = 3156

8B 框数 = 2719

8C 框数 = 3696

8D 框数 = 3146

9B 框数 = 3237

9C 框数 = 3169

9D 框数 = 3017

EW 框数 = 3035

GD 框数 = 3207

NW 框数 = 3054

RD 框数 = 3168

SW 框数 = 2750

WD 框数 = 2699

WW 框数 = 2917

总框数：116068

每个类别占有图片数：

1B 占有图片数 = 2088

1C 占有图片数 = 2375

1D 占有图片数 = 2239

1F 占有图片数 = 1172

1S 占有图片数 = 1136

2B 占有图片数 = 2390

2C 占有图片数 = 2346

2D 占有图片数 = 2300

2F 占有图片数 = 1098

2S 占有图片数 = 1072

3B 占有图片数 = 2386

3C 占有图片数 = 2573

3D 占有图片数 = 2502

3F 占有图片数 = 1135

3S 占有图片数 = 1146

4B 占有图片数 = 2513

4C 占有图片数 = 2444

4D 占有图片数 = 2415

4F 占有图片数 = 1045

4S 占有图片数 = 1073

5B 占有图片数 = 2214

5C 占有图片数 = 2320

5D 占有图片数 = 2391

6B 占有图片数 = 2230

6C 占有图片数 = 2454

6D 占有图片数 = 2376

7B 占有图片数 = 2258

7C 占有图片数 = 2462

7D 占有图片数 = 2350

8B 占有图片数 = 2080

8C 占有图片数 = 2412

8D 占有图片数 = 2258

9B 占有图片数 = 2076

9C 占有图片数 = 2120

9D 占有图片数 = 2182

EW 占有图片数 = 1968

GD 占有图片数 = 2157

NW 占有图片数 = 1866

RD 占有图片数 = 2065

SW 占有图片数 = 1800

WD 占有图片数 = 1626

WW 占有图片数 = 1858

图片分辨率：多分辨率图片,如1920x1088,2048x1152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：