注意数据集中大约1300张图片是原图剩余为增强图片，数据集中场景绝大部分并不是在图书馆拍摄图片

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)：3060

标注数量(xml文件个数)：3060

标注数量(txt文件个数)：3060

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):["person","seat"]

每个类别标注的框数：

person 框数 = 5153

seat 框数 = 7644

总框数：12797

每个类别占有图片数：

person 占有图片数 = 2112

seat 占有图片数 = 2566

图片分辨率：多分辨率图片,如1284x1704,1536x2048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：