基于固定翼无人机的两种格式数据集(YOLO格式和COCO格式)

基于固定翼无人机的两种格式数据集。

项目信息

编号：Dataset-7
大小：154M

数据信息

数据集名称：基于固定翼无人机的两种格式数据集
类别：1类 无人机
数据量：
YOLO格式-880幅图像
COCO格式-910幅图像
数据格式：
YOLO格式-880幅图像，标签和图像分别在txt_folder和jpg_folder文件夹中
COCO格式-910幅图像，标签和图像分别在xml_folder和jpg_folder文件夹中

项目介绍

本数据集专门为固定翼无人机的目标检测任务精心设计，旨在支持不同类型的目标检测算法进行训练、验证和测试。数据集涵盖了两种广泛使用的图像标注格式，以满足不同算法和工具的需求。

（1）YOLO格式的数据集包含了880幅高质量的图像，并配有相应的标签文件。这些标签文件采用简洁明了的TXT格式，描述了每幅图像中目标的具体位置和类别信息。标签文件和图像文件分别存储在txt_folder和jpg_folder文件夹中，便于用户直接加载并应用于YOLO模型的训练与测试。

（2）其次，COCO格式的数据集提供了910幅图像，同样包含详细的标签信息。这些标签文件采用广泛认可的XML格式，能够记录更复杂的目标信息，包括目标的边界框、类别以及其他相关属性。COCO格式的标签文件和对应的图像文件分别存储在xml_folder和jpg_folder文件夹中，确保与COCO数据集的标准一致，方便与其他COCO格式数据集的结合使用。

该数据集不仅在标签格式上提供了多样化的选择，还经过了精心的划分，以支持模型的训练、验证和测试。无论是采用YOLO格式还是COCO格式，研究人员和开发者都能从中获得高质量的数据支持，从而推动无人机自动目标识别技术的发展。总之，本数据集为固定翼无人机目标检测领域的研究和应用提供了强有力的数据基础，是相关算法开发的重要资源。

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Dataset (完整数据集：确保能用)