注意数据集中图片都是多段视频抽帧而成因此看起来有很多重复图片其实这些都是连续帧形成的并不是重复图片

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)：3827

标注数量(xml文件个数)：3827

标注数量(txt文件个数)：3827

标注类别数：10

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):["fight01","fight02","fight03","fight04","outsider01","outsider02","outsider03","victim01","victim02","victim03"]

每个类别标注的框数：

fight01 框数 = 2484

fight02 框数 = 1599

fight03 框数 = 2240

fight04 框数 = 119

outsider01 框数 = 195

outsider02 框数 = 546

outsider03 框数 = 253

victim01 框数 = 1059

victim02 框数 = 1637

victim03 框数 = 799

总框数：10931

每个类别占有图片数：

fight01 占有图片数 = 2470

fight02 占有图片数 = 1597

fight03 占有图片数 = 2238

fight04 占有图片数 = 119

outsider01 占有图片数 = 195

outsider02 占有图片数 = 546

outsider03 占有图片数 = 253

victim01 占有图片数 = 1052

victim02 占有图片数 = 1633

victim03 占有图片数 = 799

图片分辨率：1920x1080

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：