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)：1780
标注数量(xml文件个数)：1780
标注数量(txt文件个数)：1780
标注类别数：16
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):["block","cross","elbow","high kick","hook","jab","knee","low kick","middle kick","no action","orthodox stance","overhand","southpaw stance","submission","teep","uppercut"]
每个类别标注的框数：
block (格挡) 框数 = 118
cross (后手直拳/交叉拳) 框数 = 150
elbow (肘击) 框数 = 40
high kick (高踢) 框数 = 24
hook (勾拳) 框数 = 101
jab (刺拳) 框数 = 196
knee (膝撞) 框数 = 201
low kick (低踢) 框数 = 122
middle kick (中踢) 框数 = 90
no action (无动作) 框数 = 201
orthodox stance (正架站姿) 框数 = 246
overhand (大摆拳/过顶拳) 框数 = 15
southpaw stance (反架站姿) 框数 = 376
submission (降服动作) 框数 = 252
teep (正蹬) 框数 = 35
uppercut (上勾拳) 框数 = 53
总框数：2220
图片分辨率：多分辨率图片,如640x640,640x360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：
)
)
