固定翼无人机旋转翼无人机数据集 | 目标检测

本数据集面向固定翼无人机旋转翼无人机场景的目标检测任务，涵盖12个检测类别，总计7,015张标注图像。数据集适用于航空遥感领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

数据集名称：固定翼无人机旋转翼无人机数据集
任务类型：目标检测
图像总数：7,015 张
标注类别：12 类
标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / RT-DETR
数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含12个检测类别，各类别标注分布如下：

bus（公交车）
motor（发动机）
van（面包车）
bicycle（自行车）
car（汽车）
truck（卡车）
pedestrian（行人）
awning-tricycle（遮阳篷三轮车）
ignored regions（忽略的区域）
tricycle（三轮车）
people（人物）
others（其他地区）

技术规格

标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. **目标检测模型训练**：使用本数据集训练目标检测模型，实现固定翼无人机旋转翼无人机的自动识别
2. **算法研究**：作为目标检测算法的基准数据集，用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**：支持智能检测系统的开发与部署
4. **教学与科研**：适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践