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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)：9977

标注数量(xml文件个数)：9977

标注数量(txt文件个数)：9977

标注类别数：20

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):["ashcan","bicycle","blind_road","bus","car","crosswalk","dog","fire_hydrant","green_light","motorcycle","person","pole","red_light","reflective_cone","roadblock","sign","tree","tricycle","truck","warning_column"]

每个类别标注的框数：

ashcan（垃圾桶）框数 = 2064，占有图片数 = 1629  

bicycle（自行车）框数 = 4368，占有图片数 = 2243  

blind_road（盲道）框数 = 1674，占有图片数 = 1232  

bus（公交车）框数 = 1257，占有图片数 = 956  

car（小轿车）框数 = 19669，占有图片数 = 5262  

crosswalk（人行横道）框数 = 6132，占有图片数 = 3777  

dog（狗）框数 = 710，占有图片数 = 551  

fire_hydrant（消防栓）框数 = 1004，占有图片数 = 948  

green_light（绿灯）框数 = 3551，占有图片数 = 2143  

motorcycle（摩托车）框数 = 8777，占有图片数 = 3099  

person（行人）框数 = 24993，占有图片数 = 5550  

pole（杆柱）框数 = 22242，占有图片数 = 6170  

red_light（红灯）框数 = 3508，占有图片数 = 2222  

reflective_cone（反光锥）框数 = 2915，占有图片数 = 919  

roadblock（路障）框数 = 3192，占有图片数 = 791  

sign（标志牌）框数 = 2333，占有图片数 = 1783  

tree（树木）框数 = 16322，占有图片数 = 4668  

tricycle（三轮车）框数 = 1139，占有图片数 = 948  

truck（卡车）框数 = 2533，占有图片数 = 1835  

warning_column（警示柱）框数 = 7513，占有图片数 = 2227  

总框数：135896

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：