飞行物检测数据集10240张VOC+YOLO格式（鸟飞机导弹固定翼无人机旋翼无人机）

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)：10240

标注数量(xml文件个数)：10240

标注数量(txt文件个数)：10240

标注类别数：5

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):["bird","fixed-wing_uav","missile","plane","rotor-wing_uav"]

标签中文对照：“鸟”、“固定翼无人机”、“导弹”、“飞机”、“旋翼无人机”

每个类别标注的框数：

bird 框数 = 6772

fixed-wing_uav 框数 = 1428

missile 框数 = 4060

plane 框数 = 2498

rotor-wing_uav 框数 = 2894

总框数：17652

每个类别占有图片数：

bird 占有图片数 = 1401

fixed-wing_uav 占有图片数 = 1350

missile 占有图片数 = 2494

plane 占有图片数 = 2498

rotor-wing_uav 占有图片数 = 2497

图片分辨率：1024x1024

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

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：