注意数据集中大约580张是原图剩余为增强图片
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)：944
标注数量(xml文件个数)：944
标注数量(txt文件个数)：944
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):["car","fire escape occupation","non-motorized vehicle"]
每个类别标注的框数：
car（机动车） 框数 = 1495
fire escape occupation（消防通道占用） 框数 = 2047
non-motorized vehicle（非机动车） 框数 = 1025
总框数：4567
图片分辨率：1920x1080
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：
在实际项目中的应用指南)
