注意图片都是从视频抽帧截取形成的因此看似"重复"图片很多

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)：4904

标注数量(xml文件个数)：4904

标注数量(txt文件个数)：4904

标注类别数：3

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):["ped","pedestrian","people"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

ped（无需关注的行人） 框数=14377,占有图片数=3955

pedestrian（近处需关注的行人） 框数=13019,占有图片数=4650

people（远处人群） 框数=1165,占有图片数=1101

总框数：28561

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权重文件精度作任何保证

图片预览：

标注例子：

单张图片：