4种飞行物数据集31909张VOC+YOLO格式

4种飞行物数据集31909张VOC+YOLO格式

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)：31909
标注数量(xml文件个数)：31909
标注数量(txt文件个数)：31909
标注类别数：4
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):["airplane","bird","drone","helicopter"]
每个类别标注的框数：
airplane 框数 = 6850（飞机）
bird 框数 = 11229（鸟）
drone 框数 = 23703（无人机）
helicopter 框数 = 2255（直升机）
总框数：44037
每个类别占有图片数：
airplane 占有图片数 = 4140
bird 占有图片数 = 3358
drone 占有图片数 = 22528
helicopter 占有图片数 = 1883
图片分辨率：640x640
使用标注工具：labelImg
数据集是否增强：是
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（数据集情景非空中飞行时的，只有部分是在空中）
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：