YOLOv11算法机场遥感图像飞机目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘aircraft’]
• 中文类别：[‘飞机’]
• 训练集：267 张
• 验证集：74 张
• 测试集：41 张
• 总计：382 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 1
names: ['aircraft']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集专注于飞机目标的检测任务，涵盖多种机场环境下的高分辨率遥感影像，为模型训练提供了丰富且具有代表性的视觉样本。图像采集覆盖了不同光照条件、天气状况以及飞机停放状态，充分体现了实际应用场景中的多样性与复杂性，有助于提升模型在真实世界中的泛化能力。

该数据集包含267张训练图像、74张验证图像和41张测试图像，共计382张，数据规模适中且分布均衡，能够有效支持深度学习模型的训练与评估流程。各类别样本在不同场景中均匀分布，确保了模型对飞机目标在各种背景和姿态下的识别能力得到全面锻炼，为算法性能的稳定输出奠定了坚实基础。

该数据集的标注工作精细准确，所有飞机目标均通过可视化框选方式清晰标注，边界框紧贴目标轮廓，标注一致性高，未发现明显误标或漏标现象。标注信息与图像内容高度匹配，为模型学习提供了高质量的监督信号，显著提升了训练效率与检测精度，体现出严谨的数据处理流程与专业水准。

该数据集适用于航空安全监控、机场运营管理、空中交通管理等多领域智能分析系统，尤其适合用于构建高精度的飞机识别与跟踪模型。其丰富的场景覆盖和精确的标注信息，为实现自动化航拍图像解析、飞行器动态监测及空域资源调度等应用提供了可靠的数据支撑，具备广泛的实际应用价值与推广潜力。
及空域资源调度等应用提供了可靠的数据支撑，具备广泛的实际应用价值与推广潜力。

数据集下载

参考：小郭AI日志
https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc