车型识别车型suv识别车辆计数面包车检测数据集VOC+YOLO格式7282张7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):7282
标注数量(xml文件个数):7282
标注数量(txt文件个数):7282
标注类别数:7
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):["bus","motorcycle","pickup","sedan","suv","truck","van"]
每个类别标注的框数:
bus(公交车) 框数 = 164
motorcycle(摩托车) 框数 = 549
pickup(皮卡车) 框数 = 14624
sedan(轿车) 框数 = 14472
suv(SUV/运动型多用途车) 框数 = 2886
truck(卡车) 框数 = 6950
van(厢式货车) 框数 = 2031
总框数:41676
每个类别占有图片数:
bus(公交车) 占有图片数 = 155
motorcycle(摩托车) 占有图片数 = 370
pickup(皮卡车) 占有图片数 = 5919
sedan(轿车) 占有图片数 = 5748
suv(SUV/运动型多用途车) 占有图片数 = 2201
truck(卡车) 占有图片数 = 4174
van(厢式货车) 占有图片数 = 1680
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: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:
