[数据集][目标检测]智慧交通铁路异物入侵检测数据集VOC+YOLO格式802张7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)：802 标注数量(xml文件个数)：802 标注数量(txt文件个数)：802 标注类别数：7 标注类别名称:["Train","bucket","motorbike","person","stone","vehicle","wood"] 每个类别标注的框数： Train 框数 = 242 bucket 框数 = 95 motorbike 框数 = 32 person 框数 = 822 stone 框数 = 193 vehicle 框数 = 299 wood 框数 = 84 总框数：1767 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：异物包括检测人、石头、木头、车、摩托车等 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，数据集只提供准确且合理标注

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标注例子：