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)：8435

标注数量(xml文件个数)：8435

标注数量(txt文件个数)：8435

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):["birdCarcass","concretepump","crane","dumptruck","excavator","foreign_object","forklift","piledriver","road_roller","tower_crane"]

每个类别标注的框数：

birdCarcass (鸟类尸体) 框数 = 64

concretepump (混凝土泵车) 框数 = 1260

crane (起重机) 框数 = 13233

dumptruck (自卸卡车) 框数 = 3706

excavator (挖掘机) 框数 = 2716

foreign_object (异物) 框数 = 15

forklift (叉车) 框数 = 3458

piledriver (打桩机) 框数 = 822

road_roller (压路机) 框数 = 449

tower_crane (塔式起重机) 框数 = 12361

总框数：38084

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

数据集是否有增强：有，大约一半为增强图片。

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：