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)：3382
标注数量(xml文件个数)：3382
标注数量(txt文件个数)：3382
标注类别数：12
所在仓库：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):["cover","electronic-waste","empty","gravel","insulator-wool","metal","mixed-waste","plasterboard","polystyrene","roofing-felt","wood","wood-panel"]
每个类别标注的框数：
cover（覆盖物：指用于遮盖建筑材料或场地的覆盖性物品，如防水布、防护网等）框数 = 331
electronic-waste（电子垃圾：包括建筑过程中废弃的电器设备、线路板等电子类废弃物）框数 = 119
empty（空的：特指空的容器，用于区分装有废物的容器，帮助模型明确检测目标的状态）框数 = 1755
gravel（砾石：建筑中常用的砂石材料，在拆除场景中常以废弃物形式存在）框数 = 4
insulator-wool（绝缘羊毛：用于建筑保温的绝缘材料，属于特定类型的建筑废料）框数 = 601
metal（金属：建筑结构中拆除产生的金属废弃物，如钢筋、钢板等）框数 = 2066
mixed-waste（混合废物：多种不同类型废物混合在一起的情况，反映了实际场景中废物混杂的特点）框数 = 1727
plasterboard（石膏板：建筑内装修常用材料，拆除后形成的特定废料类别）框数 = 290
polystyrene（聚苯乙烯：常用于建筑保温、包装的塑料材料，废弃后属于难降解废物）框数 = 582
roofing-felt（油毛毡：屋顶防水用的毡状材料，废弃后成为建筑废料的一种）框数 = 371
wood（木材：建筑结构或装修中产生的木质废弃物，如木板、木方等）框数 = 2719
wood-panel（木板镶面：特指带有镶面的木质板材废弃物，与普通木材形成区分）框数 = 825
总框数：11390
图片分辨率：1920x1920
无人机：DJI MAVIC 3
采集高度：100-120m
采集角度：70-90°
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
图片预览：
标注例子：
