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重要说明：高空远距离小目标训练精度如果训练过程中map很低属于正常现象只要模型能检测到目标即可。小目标检测是业界公认最难挑战深度学习检测任务之一。

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)：8625 标注数量(xml文件个数)：8625 标注数量(txt文件个数)：8625 标注类别数：10 标注类别名称:["awning-tricycle","bicycle","bus","car","motor","pedestrian","people","tricycle","truck","van"] 每个类别标注的框数： awning-tricycle 框数 = 4374 bicycle 框数 = 13069 bus 框数 = 9117 car 框数 = 186963 motor 框数 = 40369 pedestrian 框数 = 109159 people 框数 = 38550 tricycle 框数 = 6387 truck 框数 = 16282 van 框数 = 32689 总框数：456959 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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，数据集只提供准确且合理标注

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标注例子：