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)：1410
标注数量(xml文件个数)：1410
标注数量(txt文件个数)：1410
标注类别数：6
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):["dog","ear","eye","leg","nose","tail"]
每个类别标注的框数：
dog（狗） 框数 = 1443
ear（耳朵） 框数 = 2091
eye（眼睛） 框数 = 1921
leg（腿） 框数 = 2924
nose（鼻子） 框数 = 1403
tail（尾巴） 框数 = 712
总框数：10494
每个类别占有图片数：
dog（狗） 占有图片数 = 1410
ear（耳朵） 占有图片数 = 1310
eye（眼睛） 占有图片数 = 1202
leg（腿） 占有图片数 = 1116
nose（鼻子） 占有图片数 = 1372
tail（尾巴） 占有图片数 = 703
图片分辨率：640x640
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：