建筑工地场景重型车辆检测数据集16985张VOC+YOLO

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)：16985
标注数量(xml文件个数)：16985
标注数量(txt文件个数)：16985
标注类别数：17
所在github仓库：datasets_sl
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):["Autocran","Bucket loader Big","Bucket loader Standart","Bulldozer","Cleaning equipment","Crane manipulator","Dump truck","Excavator","Forklift Giraffe","Forklift Standart","Gazelle","Mixer","Motor grader","Roller","Tanker","Trailer","Truck"]
标签中文对照：自动起重机、大型铲土机、标准铲土机、推土机、清扫设备、起重机操作臂、自卸卡车、挖掘机、长颈鹿式叉车、标准叉车、羚羊式车辆、搅拌车、平地机、压路机、油罐车、挂车、卡车
每个类别标注的框数：
Autocran 框数 = 1789
Bucket loader Big 框数 = 2447
Bucket loader Standart 框数 = 2362
Bulldozer 框数 = 1
Cleaning equipment 框数 = 854
Crane manipulator 框数 = 806
Dump truck 框数 = 6942
Excavator 框数 = 8217
Forklift Giraffe 框数 = 705
Forklift Standart 框数 = 959
Gazelle 框数 = 4770
Mixer 框数 = 1224
Motor grader 框数 = 665
Roller 框数 = 21
Tanker 框数 = 414
Trailer 框数 = 1775
Truck 框数 = 1305
总框数：35256
每个类别占有图片数：
Autocran 占有图片数 = 1789
Bucket loader Big 占有图片数 = 2420
Bucket loader Standart 占有图片数 = 2346
Bulldozer 占有图片数 = 1
Cleaning equipment 占有图片数 = 854
Crane manipulator 占有图片数 = 771
Dump truck 占有图片数 = 5904
Excavator 占有图片数 = 6760
Forklift Giraffe 占有图片数 = 682
Forklift Standart 占有图片数 = 918
Gazelle 占有图片数 = 3997
Mixer 占有图片数 = 1180
Motor grader 占有图片数 = 663
Roller 占有图片数 = 21
Tanker 占有图片数 = 408
Trailer 占有图片数 = 1380
Truck 占有图片数 = 1255
图片分辨率：640x640
使用标注工具：labelImg
数据集是否增强：否
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（图片均为固定拍摄视频截图，含少量房屋道路上的车辆情景）
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

标注及图片情况如下：