一共分为3个压缩包：
【车辆检测数据集AVOC+YOLO格式5423张3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)：5423
标注数量(xml文件个数)：5423
标注数量(txt文件个数)：5423
标注类别数：3
标注类别名称:["car","truck","bus"]
每个类别标注的框数：
bus 框数 = 1986
car 框数 = 14565
truck 框数 = 3299
总框数：19850
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
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
【车辆检测数据集BVOC+YOLO格式5423张3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)：5423
标注数量(xml文件个数)：5423
标注数量(txt文件个数)：5423
标注类别数：3
标注类别名称:["car","bus","truck"]
每个类别标注的框数：
bus 框数 = 2073
car 框数 = 14404
truck 框数 = 3292
总框数：19769
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
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
【车辆检测数据集CVOC+YOLO格式5424张3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)：5424
标注数量(xml文件个数)：5424
标注数量(txt文件个数)：5424
标注类别数：3
标注类别名称:["truck","car","bus"]
每个类别标注的框数：
bus 框数 = 2002
car 框数 = 14564
truck 框数 = 3379
总框数：19945
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
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