核心内容摘要
Kimi K2.5深度解析：视觉编程+Agent集群，国产开源AI的新突破
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)1086标注数量(xml文件个数)1086标注数量(txt文件个数)1086标注类别数4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):[corksrew_chili,linear_chili,red_corksrew_chili,red_linear_chili]每个类别标注的框数corksrew_chili (螺旋椒) 框数 2041linear_chili (线椒) 框数 4833red_corksrew_chili (红螺旋椒) 框数 336red_linear_chili (红线椒) 框数 2832总框数10042图片分辨率1920x2560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