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)：8435
标注数量(xml文件个数)：8435
标注数量(txt文件个数)：8435
标注类别数：10
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):["birdCarcass","concretepump","crane","dumptruck","excavator","foreign_object","forklift","piledriver","road_roller","tower_crane"]
每个类别标注的框数：
birdCarcass (鸟类尸体) 框数 = 64
concretepump (混凝土泵车) 框数 = 1260
crane (起重机) 框数 = 13233
dumptruck (自卸卡车) 框数 = 3706
excavator (挖掘机) 框数 = 2716
foreign_object (异物) 框数 = 15
forklift (叉车) 框数 = 3458
piledriver (打桩机) 框数 = 822
road_roller (压路机) 框数 = 449
tower_crane (塔式起重机) 框数 = 12361
总框数：38084
图片分辨率：512x512
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
数据集是否有增强：有，大约一半为增强图片。
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：
