news 2026/5/1 9:09:07

智慧交通机场设施设备与车辆检测数据集VOC+YOLO格式1821张12类别

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
智慧交通机场设施设备与车辆检测数据集VOC+YOLO格式1821张12类别

注意数据集中有三分之一是原图剩余为1:2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):1821

标注数量(xml文件个数):1821

标注数量(txt文件个数):1821

标注类别数:12

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):["aircraft","baggage_truck","bridge_connected","catering_truck","fuel_truck","fueling","ground_power","person","pushback_tractor","rolling_stairway","rump_loader","stairway"]

每个类别标注的框数:

aircraft (航空器/飞机) 框数 = 2224

baggage_truck (行李车) 框数 = 761

bridge_connected (廊桥对接) 框数 = 645

catering_truck (配餐车) 框数 = 291

fuel_truck (加油车) 框数 = 773

fueling (加油作业) 框数 = 255

ground_power (地面电源) 框数 = 584

person (人员) 框数 = 2564

pushback_tractor (推出牵引车) 框数 = 679

rolling_stairway (客梯车) 框数 = 530

rump_loader (货舱装载机) 框数 = 1188

stairway (客梯/楼梯) 框数 = 756

总框数:11250

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: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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