智慧医疗医院病人照护病人状态行为检测数据集VOC+YOLO格式1970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)：1970

标注数量(xml文件个数)：1970

标注数量(txt文件个数)：1970

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):["bed","danger","fall","lie","patient","person","sit"]

每个类别标注的框数：

bed（床） 框数 = 6075

danger（危险） 框数 = 439

fall（跌倒） 框数 = 588

lie（躺卧） 框数 = 275

patient（病人） 框数 = 2372

person（人员） 框数 = 787

sit（坐姿） 框数 = 637

总框数：11173

每个类别占有图片数：

bed（床） 占有图片数 = 1706

danger（危险） 占有图片数 = 437

fall（跌倒） 占有图片数 = 588

lie（躺卧） 占有图片数 = 253

patient（病人） 占有图片数 = 1671

person（人员） 占有图片数 = 767

sit（坐姿） 占有图片数 = 406

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：