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)：770

标注数量(xml文件个数)：770

标注数量(txt文件个数)：770

标注类别数：12

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):["achair","bathtub","bed","chair","ctable","door","dtable","sink","sofa","ssink","ssofa","toilet"]

每个类别标注的框数：

achair（扶手椅）框数 = 17，占有图片数 = 6  

bathtub（浴缸）框数 = 937，占有图片数 = 726  

bed（床）框数 = 1512，占有图片数 = 741  

chair（椅子）框数 = 222，占有图片数 = 132  

ctable（咖啡桌/茶几）框数 = 1997，占有图片数 = 750  

door（门）框数 = 3313，占有图片数 = 770  

dtable（餐桌）框数 = 843，占有图片数 = 687  

sink（水槽）框数 = 977，占有图片数 = 717  

sofa（沙发）框数 = 1032，占有图片数 = 719  

ssink（单水槽）框数 = 20，占有图片数 = 20  

ssofa（单沙发）框数 = 1369，占有图片数 = 593  

toilet（马桶）框数 = 930，占有图片数 = 705  

总框数：13169  

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：