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)：422

标注数量(xml文件个数)：422

标注数量(txt文件个数)：422

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):["awb","barcode","parcel","qr","sender_address","shipping_address"]

每个类别标注的框数：

awb（面单） 框数 = 174

barcode（条码） 框数 = 182

parcel（包裹） 框数 = 481

qr（二维码） 框数 = 37

sender_address（寄件地址） 框数 = 55

shipping_address（收件地址） 框数 = 66

总框数：995

每个类别占有图片数：

awb 占有图片数 = 165

barcode 占有图片数 = 100

parcel 占有图片数 = 371

qr 占有图片数 = 30

sender_address 占有图片数 = 47

shipping_address 占有图片数 = 58

图片分辨率：1280x720

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：