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)：1326

标注数量(xml文件个数)：1326

标注数量(txt文件个数)：1326

标注类别数：8

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):["backpack","drink","falling","phone","plasticbottle","siting","smoke","standing"]

每个类别标注的框数：

backpack（背包） 框数 = 2441

drink（饮品） 框数 = 248

falling（跌倒） 框数 = 503

phone（手机） 框数 = 1086

plasticbottle（塑料瓶） 框数 = 86

siting（坐） 框数 = 682

smoke（烟雾，仅手机屏幕显示烟雾的几个框） 框数 = 8

standing（站立） 框数 = 1384

总框数：6438

每个类别占有图片数：

backpack（背包） 占有图片数 = 1253

drink（饮品） 占有图片数 = 240

falling（跌倒） 占有图片数 = 315

phone（手机） 占有图片数 = 869

plasticbottle（塑料瓶） 占有图片数 = 85

siting（坐） 占有图片数 = 493

smoke（烟雾，仅手机屏幕显示烟雾的几个框） 占有图片数 = 8

standing（站立） 占有图片数 = 987

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：