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)：175

标注数量(xml文件个数)：175

标注数量(txt文件个数)：175

标注类别数：9

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):["qita","sunhuaidaolubiaoxian","sunhuaifuzhuxian","sunhuaihuangxian","sunhuaizhishixian","wanhaodaolubiaoxian","wanhaofuzhuxian","wanhaohuangxian","wanhaozhishixian"]

对应中文类别名：["其他", "损坏道路标线", "损坏辅助线", "损坏黄线", "损坏指示线", "完好道路标线", "完好辅助线", "完好黄线", "完好指示线"]

每个类别标注的框数：

qita 框数 = 47

sunhuaidaolubiaoxian 框数 = 1116

sunhuaifuzhuxian 框数 = 70

sunhuaihuangxian 框数 = 243

sunhuaizhishixian 框数 = 104

wanhaodaolubiaoxian 框数 = 2634

wanhaofuzhuxian 框数 = 76

wanhaohuangxian 框数 = 633

wanhaozhishixian 框数 = 349

总框数：5272

每个类别占有图片数：

qita 占有图片数 = 31

sunhuaidaolubiaoxian 占有图片数 = 154

sunhuaifuzhuxian 占有图片数 = 39

sunhuaihuangxian 占有图片数 = 109

sunhuaizhishixian 占有图片数 = 62

wanhaodaolubiaoxian 占有图片数 = 175

wanhaofuzhuxian 占有图片数 = 48

wanhaohuangxian 占有图片数 = 159

wanhaozhishixian 占有图片数 = 138

图片分辨率：1280x1280

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：