智慧铁路各种铁路上车厢类型检测数据集VOC+YOLO格式1311张11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)：1311

标注数量(xml文件个数)：1311

标注数量(txt文件个数)：1311

标注类别数：11

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):["autorack","boxcar","cargo","container","flatcar","flatcar_bulkhead","gondola","hopper","locomotive","passenger","tank"]

每个类别标注的框数：

autorack (汽车运输车) 框数 = 76

boxcar (棚车) 框数 = 369

cargo (货运车厢) 框数 = 128

container (集装箱平板车) 框数 = 331

flatcar (平板车) 框数 = 312

flatcar_bulkhead (带端板平板车) 框数 = 87

gondola (敞车) 框数 = 469

hopper (漏斗车) 框数 = 488

locomotive (机车) 框数 = 261

passenger (客车) 框数 = 183

tank (罐车) 框数 = 634

总框数：3338

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：暂无

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：