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)：4995

标注数量(xml文件个数)：4995

标注数量(txt文件个数)：4995

标注类别数：14

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):["airliner","boat","bus","car","chartered aircraft","fighter aircraft","helicopter","long vehicle","propeller aircraft","pushback truck","stair truck","trainer aircraft","truck","van"]

每个类别标注的框数：

airliner（客机） 框数 = 966

boat（船） 框数 = 8681

bus（公交车） 框数 = 1989

car（汽车） 框数 = 20529

chartered aircraft（包机） 框数 = 634

fighter aircraft（战斗机） 框数 = 49

helicopter（直升机） 框数 = 60

long vehicle（长车） 框数 = 1622

propeller aircraft（螺旋桨飞机） 框数 = 195

pushback truck（推车/牵引车） 框数 = 208

stair truck（客梯车） 框数 = 441

trainer aircraft（教练机） 框数 = 631

truck（卡车） 框数 = 2799

van（厢式货车） 框数 = 5730

总框数：44534

每个类别占有图片数：

airliner（客机） 占有图片数 = 785

boat（船） 占有图片数 = 434

bus（公交车） 占有图片数 = 635

car（汽车） 占有图片数 = 2800

chartered aircraft（包机） 占有图片数 = 353

fighter aircraft（战斗机） 占有图片数 = 30

helicopter（直升机） 占有图片数 = 48

long vehicle（长车） 占有图片数 = 520

propeller aircraft（螺旋桨飞机） 占有图片数 = 141

pushback truck（推车/牵引车） 占有图片数 = 130

stair truck（客梯车） 占有图片数 = 266

trainer aircraft（教练机） 占有图片数 = 200

truck（卡车） 占有图片数 = 999

van（厢式货车） 占有图片数 = 2231

图片分辨率：1024x768

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：