注意数据集图片都是无人机拍摄的视频抽帧形成图片，且都是在同一个场景拍摄而成，所以看起来场景图片重复比较高（实际图片不是重复），具体看提供图片

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)：3952

标注数量(xml文件个数)：3952

标注数量(txt文件个数)：3952

标注类别数：2

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):["fisherman","person"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

fisherman（钓鱼者） 框数=4584,占有图片数=3880

person（非钓鱼人） 框数=2383,占有图片数=2372

总框数：6967

图片分辨率：1920x1080

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：