智慧矿井人员行为状态爬走靠站跌倒检测数据集VOC+YOLO格式4847张8类别

作品简介

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):4847

标注数量(xml文件个数):4847

标注数量(txt文件个数):4847

标注类别数:8

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):["caozuo","diedao","panpa","wanyao","xingzou","yikao","zhanli","zuozhe"]

每个类别标注的框数:

caozuo(操作) 框数 = 105

diedao(跌倒) 框数 = 69

panpa(攀爬) 框数 = 43

wanyao(弯腰) 框数 = 285

xingzou(行走) 框数 = 1308

yikao(倚靠) 框数 = 903

zhanli(站立) 框数 = 2175

zuozhe(坐着) 框数 = 669

总框数:5557

每个类别占有图片数:

caozuo(操作) 占有图片数 = 104

diedao(跌倒) 占有图片数 = 69

panpa(攀爬) 占有图片数 = 43

wanyao(弯腰) 占有图片数 = 284

xingzou(行走) 占有图片数 = 1266

yikao(倚靠) 占有图片数 = 862

zhanli (站立)占有图片数 = 1998

zuozhe (坐着)占有图片数 = 631

图片分辨率:多分辨率图片,如1024x768,856x480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:




创作时间: