注意数据中大约1/3是原图剩余为增强（初学者认为是重复图片实际不是）图片

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)：954

标注数量(xml文件个数)：954

标注数量(txt文件个数)：954

标注类别数：7

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):["BackhandClear","BackhandLift","BackhandServe","ForehandClear","ForehandLift","ReadyPosition","Smash"]

每个类别标注的框数：

BackhandClear（反手高远球） 框数 = 157

BackhandLift（反手挑球） 框数 = 147

BackhandServe（反手发球） 框数 = 82

ForehandClear（正手高远球） 框数 = 157

ForehandLift（正手挑球） 框数 = 178

ReadyPosition（准备姿势） 框数 = 69

Smash（扣杀） 框数 = 164

总框数：954

每个类别占有图片数：

BackhandClear（反手高远球） 占有图片数 = 157

BackhandLift（反手挑球） 占有图片数 = 147

BackhandServe（反手发球） 占有图片数 = 82

ForehandClear（正手高远球） 占有图片数 = 157

ForehandLift（正手挑球） 占有图片数 = 178

ReadyPosition（准备姿势） 占有图片数 = 69

Smash（扣杀） 占有图片数 = 164

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：

单张图片：