智慧工地工作人员安全帽防护服防护手套防护靴检测数据集VOC+YOLO格式1427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)：1427

标注数量(xml文件个数)：1427

标注数量(txt文件个数)：1427

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):["bare_arms","gloves","helmet","person","shoes","vest","without_helmet"]

每个类别标注的框数：

bare_arms（裸露手臂）框数 = 1572，占有图片数 = 821

gloves（手套）框数 = 1866，占有图片数 = 994

helmet（安全帽）框数 = 1399，占有图片数 = 1053

person（人员）框数 = 1682，占有图片数 = 1213

shoes（鞋子）框数 = 1786，占有图片数 = 863

vest（安全背心）框数 = 1689，占有图片数 = 1234

without_helmet（未戴安全帽）框数 = 357，占有图片数 = 209

总框数：10351

图片分辨率：640x640

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：