课堂行为及状态检测数据集11697张VOC+YOLO格式

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)：11697

标注数量(xml文件个数)：11697

标注数量(txt文件个数)：11697

标注类别数：12

所在github仓库：datasets_sl

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):["attentive","crossing legs","daydreaming","distracted","hand-raising","looking at the screen","phone Use","reading","sleepy","teaching","using a phone","writing"]

标签中文对照：“专心致志”、“跷二郎腿”、“做白日梦”、“心不在焉”、“举手”、“看屏幕”、“使用手机”、“阅读”、“昏昏欲睡”、“教学”、“使用手机”、“写作”

每个类别标注的框数：

attentive 框数 = 4508

crossing legs 框数 = 2820

daydreaming 框数 = 16

distracted 框数 = 2617

hand-raising 框数 = 3516

looking at the screen 框数 = 682

phone Use 框数 = 1057

reading 框数 = 3159

sleepy 框数 = 640

teaching 框数 = 2836

using a phone 框数 = 2966

writing 框数 = 711

总框数：25528

每个类别占有图片数：

attentive 占有图片数 = 443

crossing legs 占有图片数 = 2817

daydreaming 占有图片数 = 16

distracted 占有图片数 = 440

hand-raising 占有图片数 = 1276

looking at the screen 占有图片数 = 682

phone Use 占有图片数 = 212

reading 占有图片数 = 540

sleepy 占有图片数 = 360

teaching 占有图片数 = 2833

using a phone 占有图片数 = 2956

writing 占有图片数 = 711

图片分辨率：640x640

使用标注工具：labelImg

数据集是否增强：是

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

标注及图片情况如下：

标注及图片情况如下：