注意数据集无增强图片，图片都是韩国食品包装

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)：1766

标注数量(xml文件个数)：1766

标注数量(txt文件个数)：1766

标注类别数：5

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):["code","date","due","exp","prod"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

code（产品编码） 框数=769,占有图片数=651

date（日期） 框数=1312,占有图片数=1166

due （在此日期前使用关键词）框数=1353,占有图片数=1088

exp（过期日期关键词） 框数=664,占有图片数=664

prod（生产日期关键词） 框数=137,占有图片数=137

总框数：4235

图片分辨率：多分辨率图片,如756x1008,991x1322等

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：