工业安全个人防护检测数据集11455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)：11455

标注数量(xml文件个数)：11455

标注数量(txt文件个数)：11455

标注类别数：10

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):["glove","goggles","helmet","mask","no_glove","no_goggles","no_helmet","no_mask","no_shoes","shoes"]

标签中文对照：glove (手套)、goggles (护目镜)、helmet (头盔)、mask (口罩)、no_glove (无手套)、no_goggles (无护目镜)、no_helmet (无头盔)、no_mask (无口罩)、no_shoes (无鞋/赤脚)、shoes (鞋子)

每个类别标注的框数：

glove 框数 = 4663

goggles 框数 = 4184

helmet 框数 = 906

mask 框数 = 269

no_glove 框数 = 6126

no_goggles 框数 = 4092

no_helmet 框数 = 1090

no_mask 框数 = 661

no_shoes 框数 = 606

shoes 框数 = 755

总框数：23352

每个类别占有图片数：

glove 占有图片数 = 2107

goggles 占有图片数 = 3796

helmet 占有图片数 = 906

mask 占有图片数 = 269

no_glove 占有图片数 = 2789

no_goggles 占有图片数 = 3260

no_helmet 占有图片数 = 984

no_mask 占有图片数 = 661

no_shoes 占有图片数 = 345

shoes 占有图片数 = 406

图片分辨率：1280x720

使用标注工具：labelImg

数据集是否增强：否（数据集是视频截图标注的，详情可咨询）

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：