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)：5524

标注数量(xml文件个数)：5524

标注数量(txt文件个数)：5524

标注类别数：11

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):["Badger","Bird","Boar","Cat","Deer","Flying-squirrel","Fox","Marten","Palm-civet","Raccoon","Unknown"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

Badger（獾） 框数 = 7，占有图片数 = 7

Bird（鸟） 框数 = 360，占有图片数 = 278

Boar（野猪） 框数 = 528，占有图片数 = 524

Cat（猫） 框数 = 732，占有图片数 = 732

Deer（鹿） 框数 = 745，占有图片数 = 687

Flying-squirrel（飞鼠） 框数 = 9，占有图片数 = 9

Fox（狐狸） 框数 = 463，占有图片数 = 463

Marten（貂） 框数 = 53，占有图片数 = 53

Palm-civet（椰子猫/果子狸） 框数 = 25，占有图片数 = 25

Raccoon（浣熊） 框数 = 148，占有图片数 = 138

Unknown（未知） 框数 = 2975，占有图片数 = 2641

总框数：6045

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：