工程车检测数据集4572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)：4572

标注数量(xml文件个数)：4572

标注数量(txt文件个数)：4572

标注类别数：8

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","dumptruck","excavator","excavator_body","mixer","pile_driver","wheel_loader","worker"]

标签中文对照：“推土机”、“自卸车”、“挖掘机”、“挖土机车身”、“搅拌机”、“打桩机司机”、“轮式装载机”、“工人”

每个类别标注的框数：

bulldozer 框数 = 1473

dumptruck 框数 = 790

excavator 框数 = 1539

excavator_body 框数 = 1517

mixer 框数 = 1478

pile_driver 框数 = 962

wheel_loader 框数 = 769

worker 框数 = 2591

总框数：11119

每个类别占有图片数：

bulldozer 占有图片数 = 1466

dumptruck 占有图片数 = 754

excavator 占有图片数 = 1099

excavator_body 占有图片数 = 1083

mixer 占有图片数 = 1372

pile_driver 占有图片数 = 953

wheel_loader 占有图片数 = 769

worker 占有图片数 = 787

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：