智慧交通自动驾驶场景道路异常检测数据集VOC+YOLO格式8302张6类别

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)：8302

标注数量(xml文件个数)：8302

标注数量(txt文件个数)：8302

标注类别数：6

所在仓库：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):["hmvs","lmvs","person","road_damaged","speedbump","unsurfaced_road"]

每个类别标注的框数：

hmvs (公交车、卡车、拖拉机、JCB 挖掘机、厢式货车) 框数 = 4431

lmvs (轻型机动车（汽车、摩托车、小型卡车、小型货车)) 框数 = 14390

person (行人（路边行人或过马路行人）) 框数 = 3563

road_damaged (道路损坏（坑洼、裂缝、凸起、井盖)) 框数 = 6463

speedbump (减速带（减速带和减速坎）) 框数 = 499

unsurfaced_road (未铺面道路（未铺设道路）) 框数 = 593

总框数：29939

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：暂无

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：