注意数据集中有半数均为增强图片主要是旋转裁剪增强的图片
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)：4593
标注数量(xml文件个数)：4593
标注数量(txt文件个数)：4593
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):["arc","disconnector","disconnector_open","gloves","helmet","insulator","no_gloves","no_helmet","spark","switch","transformer"]
每个类别标注的框数：
arc（电弧）框数 = 615
disconnector（隔离开关）框数 = 966
disconnector_open（隔离开关_分闸状态）框数 = 698
gloves（绝缘手套）框数 = 905
helmet（安全头盔）框数 = 1592
insulator（绝缘子）框数 = 6599
no_gloves（未戴绝缘手套）框数 = 1296
no_helmet（未戴安全头盔）框数 = 515
spark（火花/电火花）框数 = 1747
switch（开关）框数 = 870
transformer（变压器）框数 = 453
总框数：16256
图片分辨率：多分辨率图片,如194x259,1025x792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：
