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)：338

标注数量(xml文件个数)：338

标注数量(txt文件个数)：338

标注类别数：7

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):["angry","disgust","fear","happy","neutral","sad","surprise"]

每个类别标注的框数：

angry（愤怒）框数 = 23，占有图片数 = 23  

disgust（厌恶）框数 = 29，占有图片数 = 29  

fear（恐惧）框数 = 35，占有图片数 = 35  

happy（快乐）框数 = 67，占有图片数 = 67  

neutral（中性）框数 = 98，占有图片数 = 98  

sad（悲伤）框数 = 54，占有图片数 = 54  

surprise（惊讶）框数 = 32，占有图片数 = 32  

总框数：338  

图片分辨率：640x480

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：