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)：7282
标注数量(xml文件个数)：7282
标注数量(txt文件个数)：7282
标注类别数：7
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):["bus","motorcycle","pickup","sedan","suv","truck","van"]
每个类别标注的框数：
bus（公交车） 框数 = 164
motorcycle（摩托车） 框数 = 549
pickup（皮卡车） 框数 = 14624
sedan（轿车） 框数 = 14472
suv（SUV/运动型多用途车） 框数 = 2886
truck（卡车） 框数 = 6950
van（厢式货车） 框数 = 2031
总框数：41676
每个类别占有图片数：
bus（公交车） 占有图片数 = 155
motorcycle（摩托车） 占有图片数 = 370
pickup（皮卡车） 占有图片数 = 5919
sedan（轿车） 占有图片数 = 5748
suv（SUV/运动型多用途车） 占有图片数 = 2201
truck（卡车） 占有图片数 = 4174
van（厢式货车） 占有图片数 = 1680
图片分辨率：416x416
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：
