数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)

图片数量(jpg文件个数)：1994

标注数量(json文件个数)：1994

标注类别数：34

标注类别名称:["bicycle","bridge","building","bus","car","caravan","dynamic","ego vehicle","fence","ground","guard rail","motorcycle","out of roi","parking","person","pole","polegroup","rail track","rectification border","rider","ridergroup","road","sidewalk","sky","static","terrain","traffic light","traffic sign","trailer","train","truck","tunnel","vegetation","wall"]

每个类别标注的框数：

bicycle（自行车） count = 2427

bridge（桥梁） count = 188

building（建筑物） count = 4744

bus（公交车） count = 230

car（汽车） count = 17369

caravan（房车/大篷车） count = 30

dynamic（动态物体） count = 2369

ego vehicle（自车） count = 1992

fence（围栏） count = 1592

ground（地面） count = 1222

guard rail（护栏） count = 68

motorcycle（摩托车） count = 515

out of roi（ROI外区域） count = 1992

parking（停车位） count = 664

person（行人） count = 11340

pole（杆） count = 28129

polegroup（杆组） count = 202

rail track（铁轨） count = 72

rectification border（矫正边界） count = 2772

rider（骑手） count = 1139

ridergroup（骑手组） count = 7

road（道路） count = 2080

sidewalk（人行道） count = 4813

sky（天空） count = 1975

static（静态物体） count = 25572

terrain（地形） count = 2767

traffic light（交通信号灯） count = 6570

traffic sign（交通标志） count = 13995

trailer（拖车） count = 45

train（火车） count = 118

truck（卡车） count = 304

tunnel（隧道） count = 23

vegetation（植被） count = 9849

wall（墙壁） count = 1106

总框数：148280

使用标注工具：labelme=5.5.0

所在github仓库：firc-dataset

图片分辨率：640x640

标注规则：对类别进行画多边形框polygon

重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割

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：

原图（随机选16张图）：

标注绘制结果：

labelme编辑图实例：