注意数据集中图片都是视频抽帧形成的看似重复实际没有重复图片图片较多请注意看图片预览数据集格式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)1754标注数量(xml文件个数)1754标注数量(txt文件个数)1754标注类别数3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):[G,R,non-motorized vehicle]每个类别标注的框数G绿灯 框数 707R红灯 框数 1047non-motorized vehicle非机动车 框数 16646总框数18400每个类别占有图片数G绿灯 占有图片数 707R红灯 占有图片数 1047non-motorized vehicle 非机动车占有图片数 1754图片分辨率512x512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
注意数据集中图片都是视频抽帧形成的看似重复实际没有重复图片图片较多请注意看图片预览数据集格式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)1754标注数量(xml文件个数)1754标注数量(txt文件个数)1754标注类别数3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):[G,R,non-motorized vehicle]每个类别标注的框数G绿灯 框数 707R红灯 框数 1047non-motorized vehicle非机动车 框数 16646总框数18400每个类别占有图片数G绿灯 占有图片数 707R红灯 占有图片数 1047non-motorized vehicle 非机动车占有图片数 1754图片分辨率512x512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
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