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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)：3842

标注数量(xml文件个数)：3842

标注数量(txt文件个数)：3842

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):["hdpe_plastic","multi_layer_plastic","pet_bottle","single_layer_plastic","single_use_plastic","squeeze_tube","uht_box"]

每个类别标注的框数：

hdpe_plastic（HDPE塑料）框数 = 4591，占有图片数 = 620  

multi_layer_plastic（多层塑料）框数 = 5052，占有图片数 = 780  

pet_bottle（PET塑料瓶）框数 = 4839，占有图片数 = 904  

single_layer_plastic（单层塑料）框数 = 4326，占有图片数 = 631  

single_use_plastic（一次性塑料）框数 = 2031，占有图片数 = 308  

squeeze_tube（挤压软管）框数 = 2722，占有图片数 = 347  

uht_box（利乐砖/超高温灭菌盒）框数 = 3321，占有图片数 = 416  

总框数：26882  

图片分辨率：多分辨率，如1024x1024,910x512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：