施工现场重型机械工程车检测数据集5296张VOC+YOLO格式

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)：5296

标注数量(xml文件个数)：5296

标注数量(txt文件个数)：5296

标注类别数：9

所在github仓库：datasets_sl

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):["bulldozer","crane_truck","dump_truck","excavator","folklift","front_loader","tower_crane","truck","vehicle"]

标签中文对照：推土机、起重机卡车、自卸卡车、挖掘机、叉车、前装式装载机、塔式起重机、卡车、车辆

每个类别标注的框数：

bulldozer 框数 = 780

crane_truck 框数 = 603

dump_truck 框数 = 3844

excavator 框数 = 2273

folklift 框数 = 491

front_loader 框数 = 1156

tower_crane 框数 = 378

truck 框数 = 92

vehicle 框数 = 57

总框数：9674

每个类别占有图片数：

bulldozer 占有图片数 = 692

crane_truck 占有图片数 = 537

dump_truck 占有图片数 = 2124

excavator 占有图片数 = 1971

folklift 占有图片数 = 462

front_loader 占有图片数 = 1096

tower_crane 占有图片数 = 258

truck 占有图片数 = 81

vehicle 占有图片数 = 27

图片分辨率：640x640

使用标注工具：labelImg

数据集是否增强：否

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

标注及图片情况如下：