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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)：2039

标注数量(xml文件个数)：2039

标注数量(txt文件个数)：2039

标注类别数：13

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):["bench","bollard","brailleblock","defect_bollard","defect_brailleblock","defect_manhole","defect_tile","manhole","person","railwaytrack","stairway","train","wetfloor"]

每个类别标注的框数：

bench（长椅） 框数 = 36  

bollard（防撞柱） 框数 = 270  

brailleblock（盲道砖） 框数 = 550  

defect_bollard（破损防撞柱） 框数 = 28  

defect_brailleblock（破损盲道砖） 框数 = 712  

defect_manhole（破损井盖） 框数 = 142  

defect_tile（破损地砖） 框数 = 48  

manhole（井盖） 框数 = 985  

person（人员） 框数 = 373  

railwaytrack（铁轨） 框数 = 638  

stairway（楼梯） 框数 = 32  

train（火车） 框数 = 416  

wetfloor（湿滑地面） 框数 = 430  

总框数：4660  

每个类别占有图片数：  

bench（长椅） 占有图片数 = 33  

bollard（防撞柱） 占有图片数 = 31  

brailleblock（盲道砖） 占有图片数 = 452  

defect_bollard（破损防撞柱） 占有图片数 = 28  

defect_brailleblock（破损盲道砖） 占有图片数 = 335  

defect_manhole（破损井盖） 占有图片数 = 142  

defect_tile（破损地砖） 占有图片数 = 23  

manhole（井盖） 占有图片数 = 971  

person（人员） 占有图片数 = 135  

railwaytrack（铁轨） 占有图片数 = 324  

stairway（楼梯） 占有图片数 = 26  

train（火车） 占有图片数 = 341  

wetfloor（湿滑地面） 占有图片数 = 212

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：