注意数据集中图片101张是原图剩余是增强图片主要旋转翻转形成图片，按1:2增强

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)：303

标注数量(xml文件个数)：303

标注数量(txt文件个数)：303

标注类别数：8

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):["bathroom","bed","bedroom","door","entrance","kitchen","living-room","window"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

bathroom（浴室） 框数 = 621，占有图片数 = 294

bed（床） 框数 = 846，占有图片数 = 294

bedroom（卧室） 框数 = 852，占有图片数 = 294

door（门） 框数 = 1968，占有图片数 = 237

entrance（入口） 框数 = 240，占有图片数 = 240

kitchen（厨房） 框数 = 285，占有图片数 = 282

living-room（客厅） 框数 = 303，占有图片数 = 288

window（窗户） 框数 = 2046，占有图片数 = 300

总框数：7161

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：