空中飞行物检测数据集2895张yolo数据集

数据集格式：VOC格式+YOLO格式

压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件

JPEGImages文件夹中jpg图片总计：2895

Annotations文件夹中xml文件总计：2895

labels文件夹中txt文件总计：2895

标签种类数：5

标签名称:["Bird","Drone","Helicopter","Plane","Rocket"]

标签中文对照：["鸟","无人机","直升机","飞机","火箭"]

每个标签的框数（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）：

Bird 框数 = 2137

Drone 框数 = 1009

Helicopter 框数 = 680

Plane 框数 = 684

Rocket 框数 = 318

总框数：4828

图片清晰度（分辨率：像素）：清晰

图片是否增强：否

github仓库位置：datasets_sl

标签形状：矩形框，用于目标检测识别

重要说明：暂无07

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

标注及图片情况如下：