数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)

图片数量(jpg文件个数)：907

标注数量(json文件个数)：907

标注类别数：15

标注类别名称:["chuan","jianzhu","jiegan","jinshu","muzhipin","paomo","part2","qita","shuise","suliao","xiangjiao","youzhuang","yuwang","zaolei","zhiwu"]

每个类别标注的框数和占有图片数：

chuan（船） 框数 = 315，占有图片数 = 88

jianzhu（建筑） 框数 = 226，占有图片数 = 59

jiegan（秸秆） 框数 = 551，占有图片数 = 80

jinshu（金属） 框数 = 819，占有图片数 = 154

muzhipin（木制品） 框数 = 1649，占有图片数 = 320

paomo（泡沫） 框数 = 6757，占有图片数 = 562

part2（部件2） 框数 = 2，占有图片数 = 2

qita（其他） 框数 = 531，占有图片数 = 243

shuise(水草） 框数 = 128，占有图片数 = 90

suliao（塑料） 框数 = 10268，占有图片数 = 743

xiangjiao（橡胶） 框数 = 273，占有图片数 = 134

youzhuang（油状/油污） 框数 = 38，占有图片数 = 17

yuwang（渔网） 框数 = 876，占有图片数 = 259

zaolei（藻类） 框数 = 223，占有图片数 = 126

zhiwu（植物） 框数 = 2786，占有图片数 = 380

总框数：25442

使用标注工具：labelme=5.5.0

所在github仓库：firc-dataset

图片分辨率：1280x960

标注规则：对类别进行画多边形框polygon

重要说明：可以将数据集用labelme打开编辑，json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割

特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证

图片预览：

标注例子：

原图（随机选16张图）：

标注绘制结果：

labelme编辑图实例：

单张图片：