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)：100

标注数量(xml文件个数)：100

标注数量(txt文件个数)：100

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):["High-altitude_work_platform","belt_haspoint","belt_nopoint","person_climbhight","person_ground","person_unknown","rope_haspoint","rope_nopoint","transmission_tower"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

High-altitude_work_platform（高处作业平台） 框数=50,占有图片数=49

belt_haspoint （穿戴安全带-有挂点）框数=117,占有图片数=90

belt_nopoint （穿戴安全带-无挂点）框数=16,占有图片数=14

person_climbhight（登高人员） 框数=150,占有图片数=100

person_ground （地面人员）框数=16,占有图片数=9

person_unknown（状态未知人员） 框数=2,占有图片数=2

rope_haspoint（系挂绳-有挂点） 框数=65,占有图片数=57

rope_nopoint（系挂绳-无挂点） 框数=37,占有图片数=34

transmission_tower（杆塔） 框数=101,占有图片数=66

总框数：554

图片分辨率：1920x1080

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：