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)：12217

标注数量(xml文件个数)：12217

标注数量(txt文件个数)：12217

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):["lajixiang","luntai","penzaizhiwu","pingzi","shuichi","shuikeng","shuitong","shuixiang","suliaodai","yushuijing"]

对应中文类别名：["垃圾箱", "轮胎", "盆栽植物", "瓶子", "水池", "水坑", "水桶", "水箱", "塑料袋", "雨水井"]

每个类别标注的框数：

lajixiang 框数 = 349

luntai 框数 = 1956

penzaizhiwu 框数 = 2602

pingzi 框数 = 380

shuichi 框数 = 3002

shuikeng 框数 = 177

shuitong 框数 = 3045

shuixiang 框数 = 11986

suliaodai 框数 = 384

yushuijing 框数 = 2725

总框数：26606

每个类别占有图片数：

lajixiang 占有图片数 = 317

luntai 占有图片数 = 705

penzaizhiwu 占有图片数 = 1129

pingzi 占有图片数 = 105

shuichi 占有图片数 = 2788

shuikeng 占有图片数 = 150

shuitong 占有图片数 = 2217

shuixiang 占有图片数 = 7432

suliaodai 占有图片数 = 274

yushuijing 占有图片数 = 2081

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

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：