机器人室内监测目标检测数据集VOC+YOLO格式2310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)：2310

标注数量(xml文件个数)：2310

标注数量(txt文件个数)：2310

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):["air_outlet_stacking","evacuation_off","evacuation_stacking","exit_off","fire_door_open","fire_door_stacking","fire_hydrant_stacking"]

每个类别标注的框数：

air_outlet_stacking（通风口堵塞）框数 = 275，占有图片数 = 275

evacuation_off（疏散标志熄灭/关闭）框数 = 264，占有图片数 = 264

evacuation_stacking（疏散通道堵塞）框数 = 162，占有图片数 = 162

exit_off（出口标志熄灭/关闭）框数 = 309，占有图片数 = 309

fire_door_open（防火门开启）框数 = 585，占有图片数 = 582

fire_door_stacking（防火门堵塞）框数 = 206，占有图片数 = 205

fire_hydrant_stacking（消防栓堵塞）框数 = 579，占有图片数 = 579

总框数：2380

图片分辨率：多分辨率图片,如1024x1364,512x288等

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：