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：