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)：3285

标注数量(xml文件个数)：3285

标注数量(txt文件个数)：3285

标注类别数：8

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):["Bear","Deer","Fox","Goat","Kurt","Lynx","badger","coyote"]

每个类别标注的框数：

Bear（熊）框数 = 230

Deer（鹿）框数 = 395

Fox（狐）框数 = 511

Goat（山羊）框数 = 1065

Kurt（狼）框数 = 1506

Lynx（猞猁）框数 = 205

badger（獾）框数 = 33

coyote（郊狼）框数 = 396

总框数：4341

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：