智慧交通自动驾驶场景道路异常检测数据集VOC+YOLO格式8302张6类别

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):8302

标注数量(xml文件个数):8302

标注数量(txt文件个数):8302

标注类别数:6

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):["hmvs","lmvs","person","road_damaged","speedbump","unsurfaced_road"]

每个类别标注的框数:

hmvs (公交车、卡车、拖拉机、JCB 挖掘机、厢式货车) 框数 = 4431

lmvs (轻型机动车(汽车、摩托车、小型卡车、小型货车)) 框数 = 14390

person (行人(路边行人或过马路行人)) 框数 = 3563

road_damaged (道路损坏(坑洼、裂缝、凸起、井盖)) 框数 = 6463

speedbump (减速带(减速带和减速坎)) 框数 = 499

unsurfaced_road (未铺面道路(未铺设道路)) 框数 = 593

总框数:29939

图片分辨率:1920x1080

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:

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