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)：7265
标注数量(xml文件个数)：7265
标注数量(txt文件个数)：7265
标注类别数：10
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):["bio","rov","trash_etc","trash_fabric","trash_fishing_gear","trash_metal","trash_paper","trash_plastic","trash_rubber","trash_wood"]
每个类别标注的框数：
bio (生物) 框数 = 2809
rov (水下机器人) 框数 = 3513
trash_etc (其他垃圾) 框数 = 2053
trash_fabric (织物垃圾) 框数 = 336
trash_fishing_gear (渔具垃圾) 框数 = 196
trash_metal (金属垃圾) 框数 = 1137
trash_paper (纸类垃圾) 框数 = 206
trash_plastic (塑料垃圾) 框数 = 1876
trash_rubber (橡胶垃圾) 框数 = 142
trash_wood (木质垃圾) 框数 = 340
总框数：12608
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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