施工现场重型机械工程车检测数据集5296张VOC+YOLO格式

施工现场重型机械工程车检测数据集5296张VOC+YOLO格式

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)：5296
标注数量(xml文件个数)：5296
标注数量(txt文件个数)：5296
标注类别数：9
所在github仓库：datasets_sl
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):["bulldozer","crane_truck","dump_truck","excavator","folklift","front_loader","tower_crane","truck","vehicle"]
标签中文对照：推土机、起重机卡车、自卸卡车、挖掘机、叉车、前装式装载机、塔式起重机、卡车、车辆
每个类别标注的框数：
bulldozer 框数 = 780
crane_truck 框数 = 603
dump_truck 框数 = 3844
excavator 框数 = 2273
folklift 框数 = 491
front_loader 框数 = 1156
tower_crane 框数 = 378
truck 框数 = 92
vehicle 框数 = 57
总框数：9674
每个类别占有图片数：
bulldozer 占有图片数 = 692
crane_truck 占有图片数 = 537
dump_truck 占有图片数 = 2124
excavator 占有图片数 = 1971
folklift 占有图片数 = 462
front_loader 占有图片数 = 1096
tower_crane 占有图片数 = 258
truck 占有图片数 = 81
vehicle 占有图片数 = 27
图片分辨率：640x640
使用标注工具：labelImg
数据集是否增强：否
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

标注及图片情况如下：