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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)：7896

标注数量(xml文件个数)：7896

标注数量(txt文件个数)：7896

标注类别数：12

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):["badajian","chuanghu","dianshi","fanghumen","fangzhuang","jinshutanceqi","menjin","ruqintance","shitifanghu","tongxungongju","yijianbaojing","yingjimen"]

对应中文类别名：["8大件", "窗户", "电视", "防护门", "防撞", "金属探测器", "门禁", "入侵探测", "实体防护", "通讯工具", "一键报警", "应急门"]

每个类别标注的框数：

badajian 框数 = 299

chuanghu 框数 = 9

dianshi 框数 = 5279

fanghumen 框数 = 36

fangzhuang 框数 = 4620

jinshutanceqi 框数 = 784

menjin 框数 = 675

ruqintance 框数 = 423

shitifanghu 框数 = 1

tongxungongju 框数 = 98

yijianbaojing 框数 = 257

yingjimen 框数 = 41

总框数：12522

每个类别占有图片数：

badajian 占有图片数 = 228

chuanghu 占有图片数 = 8

dianshi 占有图片数 = 4135

fanghumen 占有图片数 = 35

fangzhuang 占有图片数 = 1563

jinshutanceqi 占有图片数 = 768

menjin 占有图片数 = 665

ruqintance 占有图片数 = 234

shitifanghu 占有图片数 = 1

tongxungongju 占有图片数 = 98

yijianbaojing 占有图片数 = 254

yingjimen 占有图片数 = 41

图片分辨率：多分辨率图片,如1024x1820,1024x576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：