智慧工地建筑工地工程车辆与工人检测数据集VOC+YOLO格式9236张13类别

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)：9236

标注数量(xml文件个数)：9236

标注数量(txt文件个数)：9236

标注类别数：13

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):["Bulldozer","Concrete mixer","Crane","Excavator","Hanging head","Loader","Other vehicle","Pile driving","Pump truck","Roller","Static crane","Truck","Worker"]

每个类别标注的框数：

Bulldozer (推土机) 框数 = 478

Concrete mixer (混凝土搅拌车) 框数 = 688

Crane (起重机) 框数 = 1217

Excavator (挖掘机) 框数 = 4448

Hanging head (吊头/起重臂) 框数 = 1240

Loader (装载机) 框数 = 408

Other vehicle (其他车辆) 框数 = 2410

Pile driving (打桩机) 框数 = 411

Pump truck (泵车) 框数 = 613

Roller (压路机) 框数 = 410

Static crane (固定式起重机) 框数 = 3435

Truck (卡车) 框数 = 2379

Worker (工人) 框数 = 35788

应用领域：建筑施工场景中常见的机械设备和人员类别。

总框数：53925

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：暂无

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：