机器人室内监测目标检测数据集VOC+YOLO格式2310张7类别

作品简介

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):2310

标注数量(xml文件个数):2310

标注数量(txt文件个数):2310

标注类别数:7

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):["air_outlet_stacking","evacuation_off","evacuation_stacking","exit_off","fire_door_open","fire_door_stacking","fire_hydrant_stacking"]

每个类别标注的框数:

air_outlet_stacking(通风口堵塞)框数 = 275,占有图片数 = 275  

evacuation_off(疏散标志熄灭/关闭)框数 = 264,占有图片数 = 264  

evacuation_stacking(疏散通道堵塞)框数 = 162,占有图片数 = 162  

exit_off(出口标志熄灭/关闭)框数 = 309,占有图片数 = 309  

fire_door_open(防火门开启)框数 = 585,占有图片数 = 582  

fire_door_stacking(防火门堵塞)框数 = 206,占有图片数 = 205  

fire_hydrant_stacking(消防栓堵塞)框数 = 579,占有图片数 = 579  

总框数:2380

图片分辨率:多分辨率图片,如1024x1364,512x288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者权重文件精度作任何保证

图片预览:



标注例子:





创作时间: