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)：813

标注数量(xml文件个数)：813

标注数量(txt文件个数)：813

标注类别数：8

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):["ceweilan","daolufengewu","fengewu","jiansudai","jiaotongdeng","ludeng","shenshuikong","sunhuai"]

对应中文类别名：["侧围栏", "道路分隔物", "分隔物", "减速带", "交通灯", "路灯", "渗水孔", "损坏"]

每个类别标注的框数：

ceweilan 框数 = 776

daolufengewu 框数 = 846

fengewu 框数 = 51

jiansudai 框数 = 24

jiaotongdeng 框数 = 8

ludeng 框数 = 816

shenshuikong 框数 = 702

sunhuai 框数 = 2267

总框数：5490

每个类别占有图片数：

ceweilan 占有图片数 = 258

daolufengewu 占有图片数 = 479

fengewu 占有图片数 = 41

jiansudai 占有图片数 = 13

jiaotongdeng 占有图片数 = 6

ludeng 占有图片数 = 338

shenshuikong 占有图片数 = 260

sunhuai 占有图片数 = 512

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：