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)：6064

标注数量(xml文件个数)：6064

标注数量(txt文件个数)：6064

标注类别数：6

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):["handheld_weeder","manual_weeding","mower","non_working","tool","tool_weeding"]

每个类别标注的框数：

handheld_weeder（手持除草器） 框数 = 566

manual_weeding（人工除草） 框数 = 919

mower（割草机） 框数 = 1357

non_working（非工作状态） 框数 = 1358

tool（工具） 框数 = 768

tool_weeding（工具除草） 框数 = 5661

总框数：10629

每个类别占有图片数：

handheld_weeder（手持除草器） 占有图片数 = 566

manual_weeding（人工除草） 占有图片数 = 800

mower（割草机） 占有图片数 = 1351

non_working（非工作状态） 占有图片数 = 1218

tool（工具） 占有图片数 = 695

tool_weeding（工具除草） 占有图片数 = 3970

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：