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)：2181

标注数量(xml文件个数)：2181

标注数量(txt文件个数)：2181

标注类别数：4

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):["Animal","Drone","Person","Vehicle"]

每个类别标注的框数：

Animal（动物） 框数 = 1294  

Drone（无人机） 框数 = 142  

Person（人员） 框数 = 2142  

Vehicle（车辆） 框数 = 1080  

总框数：4658  

每个类别占有图片数：  

Animal（动物） 占有图片数 = 709  

Drone（无人机） 占有图片数 = 142  

Person（人员） 占有图片数 = 1163  

Vehicle（车辆） 占有图片数 = 696

图片分辨率：多分辨率图片,如640x480,640x640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：