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)：5877

标注数量(xml文件个数)：5877

标注数量(txt文件个数)：5877

标注类别数：7

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):["E-Scooter","Emergency vehicle","bicycle","bus","car","motorcycle","truck"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

E-Scooter（电动滑板车） 框数 = 934，占有图片数 = 917

Emergency vehicle（应急车辆） 框数 = 1132，占有图片数 = 1020

bicycle（自行车） 框数 = 747，占有图片数 = 543

bus（公交车） 框数 = 624，占有图片数 = 545

car（汽车） 框数 = 1223，占有图片数 = 839

motorcycle（摩托车） 框数 = 1078，占有图片数 = 914

truck（卡车） 框数 = 1276，占有图片数 = 1221

总框数：7014

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：