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)：2149

标注数量(xml文件个数)：2149

标注数量(txt文件个数)：2149

标注类别数：12

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):["BB","BK","BKN","BP","BQ","BR","WB","WK","WKN","WP","WQ","WR"]

每个类别标注的框数：

BB 框数 = 4651

BK 框数 = 3155

BKN 框数 = 4296

BP 框数 = 14230

BQ 框数 = 3073

BR 框数 = 4800

WB 框数 = 4611

WK 框数 = 3217

WKN 框数 = 4775

WP 框数 = 8370

WQ 框数 = 3550

WR 框数 = 3155

总框数：61883

每个类别占有图片数：

BB 占有图片数 = 1126

BK 占有图片数 = 1303

BKN 占有图片数 = 1215

BP 占有图片数 = 1187

BQ 占有图片数 = 1327

BR 占有图片数 = 1313

WB 占有图片数 = 1072

WK 占有图片数 = 1183

WKN 占有图片数 = 1088

WP 占有图片数 = 962

WQ 占有图片数 = 1150

WR 占有图片数 = 936

图片分辨率：多分辨率图片,如1024x1024,1024x768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：