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)：4278

标注数量(xml文件个数)：4278

标注数量(txt文件个数)：4278

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):["buqingxi","guanzhuang","juemiancailiao","luntai","pian fangshuibu suliaodai suipian","pingzhuang","qitabaozhuang","tong","yimingming","yuwang shengsuo"]

对应中文类别名：["不清晰", "罐状", "绝缘材料", "轮胎", "片/防水布/塑料袋/碎片", "瓶状", "其他包装", "桶", "易命名", "渔网/绳索"]

每个类别标注的框数：

buqingxi 框数 = 591

guanzhuang 框数 = 184

juemiancailiao 框数 = 95

luntai 框数 = 43

pian fangshuibu suliaodai suipian 框数 = 3944

pingzhuang 框数 = 1157

qitabaozhuang 框数 = 512

tong 框数 = 49

yimingming 框数 = 228

yuwang shengsuo 框数 = 126

总框数：6929

每个类别占有图片数：

buqingxi 占有图片数 = 508

guanzhuang 占有图片数 = 153

juemiancailiao 占有图片数 = 84

luntai 占有图片数 = 34

pian fangshuibu suliaodai suipian 占有图片数 = 2458

pingzhuang 占有图片数 = 831

qitabaozhuang 占有图片数 = 469

tong 占有图片数 = 47

yimingming 占有图片数 = 176

yuwang shengsuo 占有图片数 = 100

图片分辨率：多分辨率图片,如810x1080,1440x1080等

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：