注意数据集中有些类别框很少，图片整体不太清晰具体看图片

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)：3385

标注数量(xml文件个数)：3385

标注数量(txt文件个数)：3385

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):["caikuangfeiwu","gongyefei wu","jianzhulaji","nonglinfeiqiwu","shenghuolaji","yichulilaji"]

对应中文类别名：["采矿废物", "工业废物", "建筑垃圾", "农林废弃物", "生活垃圾", "已处理垃圾"]

每个类别标注的框数：

caikuangfeiwu 框数 = 1

gongyefei wu 框数 = 1

jianzhulaji 框数 = 707

nonglinfeiqiwu 框数 = 389

shenghuolaji 框数 = 2936

yichulilaji 框数 = 12

总框数：4046

每个类别占有图片数：

caikuangfeiwu 占有图片数 = 1

gongyefei wu 占有图片数 = 1

jianzhulaji 占有图片数 = 631

nonglinfeiqiwu 占有图片数 = 361

shenghuolaji 占有图片数 = 2599

yichulilaji 占有图片数 = 10

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：

原图示例（方便对整个数据集图片清晰度有个基础了解）：