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)：1245
标注数量(xml文件个数)：1245
标注数量(txt文件个数)：1245
标注类别数：11
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):["boat","bus","camping-car","car","large","motorcycle","other","pickup","tractor","truck","van"]
每个类别标注的框数：
boat（船） 框数 = 170
bus（公交车） 框数 = 3
camping-car（露营车/房车） 框数 = 396
car（汽车） 框数 = 1364
large（大型车辆） 框数 = 47
motorcycle（摩托车） 框数 = 4
other（其他） 框数 = 202
pickup（皮卡车） 框数 = 949
tractor（拖拉机） 框数 = 190
truck（卡车） 框数 = 305
van（厢式货车） 框数 = 100
总框数：3730
每个类别占有图片数：
boat（船） 占有图片数 = 134
bus（公交车） 占有图片数 = 3
camping-car（露营车/房车） 占有图片数 = 266
car（汽车） 占有图片数 = 696
large（大型车辆） 占有图片数 = 20
motorcycle（摩托车） 占有图片数 = 4
other（其他） 占有图片数 = 136
pickup（皮卡车） 占有图片数 = 602
tractor（拖拉机） 占有图片数 = 149
truck（卡车） 占有图片数 = 216
van（厢式货车） 占有图片数 = 87
图片分辨率：1024x1024
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：
