本份样本图：来自链接为blog..net/2403_88102872的文章详情页面。文件体积较大，需放到服务器端进行存储和分发。建议在电脑端访问资源信息页面并进行详细查看与下载操作。数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式并存，在格式中，仅包含未涉及分割路径的txt文件，其中对应于jpg图片的是Pascal VOC的xml文件和YOLO格式的txt文件。具体数量如下：在jpg图片文件中，共有5,236份图片数据；对应的VOC标注为5,236个xml文件，Yolov5格式则有相应的5,236份txt文件。具体数量统计为：图片数量（jpg文件个数）：5,236；标注数量（xml文件个数）：5,236；yolo标签文件个数：5,236。在标注类别数目方面，共有5种，具体类别包括自行车、公交车、汽车、摩托车以及载重车。注释框分布情况如下：每类中的框数统计如下：自行车部分共有74个注释框，公交车部分则达1,173个，汽车部分为45,642个，摩托车部分则有2,522个，载重车部分注释框数目为6,084个。各分类注释框总数为55,495个，其中自行车部分有74个框，公交车部分则达1,173个，汽车部分为45,642个，摩托车部分则有2,522个，载重车部分注释框数目为6,084个。具体操作包括对每个类别对象画出其对应的矩形框以实现准确分类。本份数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，其提供的标注结果仅基于当前版本的标记工作，并依据labelImg工具生成，此数据集仅提供可靠且合理的标注参考。”
5星
