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[数据集][目标检测]战斗机检测数据集VOC+YOLO格式10100张43类别


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):10100
标注数量(xml文件个数):10100
标注数量(txt文件个数):10100
标注类别数:43
标注类别名称:[“A10”,“A400M”,“AG600”,“AV8B”,“B1”,“B2”,“B52”,“Be200”,“C2”,“C5”,“C17”,“C130”,“E2”,“E7”,“EF2000”,“F4”,“F14”,“F15”,“F16”,“F18”,“F22”,“F35”,“F117”,“J20”,“JAS39”,“MQ9”,“Mig31”,“Mirage2000”,“P3”,“RQ4”,“Rafale”,“SR71”,“Su34”,“Su57”,“Tornado”,“Tu95”,“Tu160”,“U2”,“US2”,“V22”,“Vulcan”,“XB70”,“YF23”]
每个类别标注的框数:

序号

类别名称

框数

1

A10

497

2

A400M

296

3

AG600

159

4

AV8B

293

5

B1

455

6

B2

351

7

B52

376

8

Be200

212

9

C2

579

10

C5

289

11

C17

359

12

C130

687

13

E2

317

14

E7

102

15

EF2000

377

16

F4

450

17

F14

362

18

F15

937

19

F16

982

20

F18

931

21

F22

483

22

F35

804

23

F117

262

24

J20

354

25

JAS39

382

26

MQ9

246

27

Mig31

258

28

Mirage2000

301

29

P3

129

30

RQ4

220

31

Rafale

392

32

SR71

218

33

Su34

237

34

Su57

265

35

Tornado

325

36

Tu95

190

37

Tu160

198

38

U2

212

39

US2

471

40

V22

628

41

Vulcan

280

42

XB70

136

43

YF23

108

总计

43

16110

使用标注工具:labelImg

标注规则:对类别进行画矩形框

重要说明:暂无

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

图片预览:

[数据集][目标检测]战斗机检测数据集VOC+YOLO格式10100张43类别_YOLO


[数据集][目标检测]战斗机检测数据集VOC+YOLO格式10100张43类别_YOLO_02

标注例子:

[数据集][目标检测]战斗机检测数据集VOC+YOLO格式10100张43类别_人工智能_03

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