注意数据集中目标很多都很小，具体看标注情况

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)：787

标注数量(xml文件个数)：787

标注数量(txt文件个数)：787

标注类别数：9

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):["fangzhipin","juyixi","mucai","paomo-jvbencyi","qita","suliao","xiangjiao","youji","zhizhang"]

对应中文类别名：["纺织品", "聚乙烯", "木材", "泡沫-聚苯乙烯", "其他", "塑料", "橡胶", "有机", "纸张"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

fangzhipin 框数=14,占有图片数=12

juyixi 框数=2352,占有图片数=479

mucai 框数=1135,占有图片数=288

paomo-jvbencyi 框数=1420,占有图片数=494

qita 框数=149,占有图片数=100

suliao 框数=977,占有图片数=336

xiangjiao 框数=39,占有图片数=37

youji 框数=54,占有图片数=35

zhizhang 框数=2,占有图片数=2

总框数：6142

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：