YOLOv11算法高分辨率遥感图像飞机目标检测数据集-335张-Air-Plane-Detection-1

YOLOv11算法高分辨率遥感图像飞机目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘airplane’]
• 中文类别：[‘飞机’]
• 训练集：233 张
• 验证集：68 张
• 测试集：34 张
• 总计：335 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:1names:['airplane']

🖼️ 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图像，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。

该数据集在训练集、验证集和测试集之间实现了合理划分，分别包含233张、68张和34张图像，共计335张，确保了模型训练、调优与评估过程的科学性和独立性。各类别样本分布均衡，能够有效支持模型学习到稳定可靠的特征表示，同时避免因样本偏差导致的性能下降问题。

该数据集的标注工作细致严谨，所有飞机实例均通过精确的边界框进行标注，标注结果与图像内容高度一致，未发现明显遗漏或误标现象。标注信息清晰可读，标签与图像内容匹配度高，为后续模型训练提供了高质量的监督信号，显著提升了模型的学习效率与检测精度。

该数据集适用于航空安全监控、机场运营管理、军事侦察以及无人机自主导航等多个领域，具备广泛的应用前景。其丰富的场景覆盖和高质量的标注数据，为构建高性能的目标检测系统奠定了坚实基础，能够有效支持智能决策与自动化分析任务的实现。
能的目标检测系统奠定了坚实基础，能够有效支持智能决策与自动化分析任务的实现。

数据集下载

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