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)：4278
标注数量(xml文件个数)：4278
标注数量(txt文件个数)：4278
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):"buqingxi","guanzhuang","juemiancailiao","luntai","pian fangshuibu suliaodai suipian","pingzhuang","qitabaozhuang","tong","yimingming","yuwang shengsuo"
对应中文类别名："不清晰", "罐状", "绝缘材料", "轮胎", "片/防水布/塑料袋/碎片", "瓶状", "其他包装", "桶", "易命名", "渔网/绳索"
每个类别标注的框数：
buqingxi 框数 = 591
guanzhuang 框数 = 184
juemiancailiao 框数 = 95
luntai 框数 = 43
pian fangshuibu suliaodai suipian 框数 = 3944
pingzhuang 框数 = 1157
qitabaozhuang 框数 = 512
tong 框数 = 49
yimingming 框数 = 228
yuwang shengsuo 框数 = 126
总框数：6929
每个类别占有图片数：
buqingxi 占有图片数 = 508
guanzhuang 占有图片数 = 153
juemiancailiao 占有图片数 = 84
luntai 占有图片数 = 34
pian fangshuibu suliaodai suipian 占有图片数 = 2458
pingzhuang 占有图片数 = 831
qitabaozhuang 占有图片数 = 469
tong 占有图片数 = 47
yimingming 占有图片数 = 176
yuwang shengsuo 占有图片数 = 100
图片分辨率：多分辨率图片,如810x1080,1440x1080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：
