注意数据集中商品部分未标注属于正常现象，标注商品目的是为了防止误检测，不标注模型会当做背景训练，标注的则在检测时候可以过滤掉

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)：2709

标注数量(xml文件个数)：2709

标注数量(txt文件个数)：2709

标注类别数：2

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):["empty","goods"]

每个类别标注的框数：

empty 框数 = 15721

goods 框数 = 228488

总框数：244209

每个类别占有图片数：

empty 占有图片数 = 2642

goods 占有图片数 = 1552

图片分辨率：640x640

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：