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)：2682

标注数量(xml文件个数)：2682

标注数量(txt文件个数)：2682

标注类别数：10

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):["bag","dress","hat","jacket","pants","shirt","shoe","shorts","skirt","sunglass"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

bag（包） 框数 = 1462，占有图片数 = 1462

dress（连衣裙） 框数 = 678，占有图片数 = 678

hat（帽子） 框数 = 350，占有图片数 = 350

jacket（夹克） 框数 = 958，占有图片数 = 944

pants（裤子） 框数 = 622，占有图片数 = 622

shirt（衬衫） 框数 = 1852，占有图片数 = 1822

shoe（鞋子） 框数 = 2601，占有图片数 = 2601

shorts（短裤） 框数 = 502，占有图片数 = 502

skirt（裙子） 框数 = 883，占有图片数 = 883

sunglass（太阳镜） 框数 = 425，占有图片数 = 425

总框数：10333

图片分辨率：416x416

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：