企业官网建设流程全解析

注意数据集中有部分是增强图片主要是对图片某个区域变成灰色黑色等颜色矩形块，具体看图片

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)：8702

标注数量(xml文件个数)：8702

标注数量(txt文件个数)：8702

标注类别数：8

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):["anquanzhui","canyinche","dimian dianyuanzhuangzhiyilianjie","fadongji","houhuocangmendakai","langqiaoyilianjie","qianhuocangmendakai","qianlun"]

对应中文类别名：["安全锥", "餐饮车", "地面电源装置已连接", "发动机", "后货舱门打开", "廊桥已连接", "前货舱门打开", "前轮"]

每个类别标注的框数：

anquanzhui 框数 = 8501

canyinche 框数 = 23428

dimian dianyuanzhuangzhiyilianjie 框数 = 1259

fadongji 框数 = 5851

houhuocangmendakai 框数 = 6274

langqiaoyilianjie 框数 = 9836

qianhuocangmendakai 框数 = 4860

qianlun 框数 = 5737

总框数：65746

每个类别占有图片数：

anquanzhui 占有图片数 = 3845

canyinche 占有图片数 = 6610

dimian dianyuanzhuangzhiyilianjie 占有图片数 = 1259

fadongji 占有图片数 = 3840

houhuocangmendakai 占有图片数 = 6274

langqiaoyilianjie 占有图片数 = 7048

qianhuocangmendakai 占有图片数 = 4860

qianlun 占有图片数 = 5737

图片分辨率：多分辨率图片,如1280x720,1440x2560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：