集装箱叉车人员箱子检测数据集5854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)：5854

标注数量(xml文件个数)：5854

标注数量(txt文件个数)：5854

标注类别数：4

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):["box","container","forklift","person"]

标签中文对照：箱、集装箱、叉车、人员

每个类别标注的框数：

box 框数 = 10094

container 框数 = 16848

forklift 框数 = 8559

person 框数 = 8051

总框数：43552

每个类别占有图片数：

box 占有图片数 = 714

container 占有图片数 = 1687

forklift 占有图片数 = 3338

person 占有图片数 = 1177

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：