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)：4995
标注数量(xml文件个数)：4995
标注数量(txt文件个数)：4995
标注类别数：14
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):["airliner","boat","bus","car","chartered aircraft","fighter aircraft","helicopter","long vehicle","propeller aircraft","pushback truck","stair truck","trainer aircraft","truck","van"]
每个类别标注的框数：
airliner（客机） 框数 = 966
boat（船） 框数 = 8681
bus（公交车） 框数 = 1989
car（汽车） 框数 = 20529
chartered aircraft（包机） 框数 = 634
fighter aircraft（战斗机） 框数 = 49
helicopter（直升机） 框数 = 60
long vehicle（长车） 框数 = 1622
propeller aircraft（螺旋桨飞机） 框数 = 195
pushback truck（推车/牵引车） 框数 = 208
stair truck（客梯车） 框数 = 441
trainer aircraft（教练机） 框数 = 631
truck（卡车） 框数 = 2799
van（厢式货车） 框数 = 5730
总框数：44534
每个类别占有图片数：
airliner（客机） 占有图片数 = 785
boat（船） 占有图片数 = 434
bus（公交车） 占有图片数 = 635
car（汽车） 占有图片数 = 2800
chartered aircraft（包机） 占有图片数 = 353
fighter aircraft（战斗机） 占有图片数 = 30
helicopter（直升机） 占有图片数 = 48
long vehicle（长车） 占有图片数 = 520
propeller aircraft（螺旋桨飞机） 占有图片数 = 141
pushback truck（推车/牵引车） 占有图片数 = 130
stair truck（客梯车） 占有图片数 = 266
trainer aircraft（教练机） 占有图片数 = 200
truck（卡车） 占有图片数 = 999
van（厢式货车） 占有图片数 = 2231
图片分辨率：1024x768
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：
