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)：1418

标注数量(xml文件个数)：1418

标注数量(txt文件个数)：1418

标注类别数：5

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):["Elephant","Giraffe","Leopard","Rhino","lion"]

每个类别标注的框数：

Elephant（大象）框数 = 418，占有图片数 = 278  

Giraffe（长颈鹿）框数 = 330，占有图片数 = 254  

Leopard（豹）框数 = 360，占有图片数 = 296  

Rhino（犀牛）框数 = 430，占有图片数 = 296  

lion（狮子）框数 = 410，占有图片数 = 294  

总框数：1948

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：