空中飞行物检测数据集2895张yolo数据集
数据集格式：VOC格式+YOLO格式
压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件
JPEGImages文件夹中jpg图片总计：2895
Annotations文件夹中xml文件总计：2895
labels文件夹中txt文件总计：2895
标签种类数：5
标签名称:["Bird","Drone","Helicopter","Plane","Rocket"]
标签中文对照：["鸟","无人机","直升机","飞机","火箭"]
每个标签的框数（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）：
Bird 框数 = 2137
Drone 框数 = 1009
Helicopter 框数 = 680
Plane 框数 = 684
Rocket 框数 = 318
总框数：4828
图片清晰度（分辨率：像素）：清晰
图片是否增强：否
github仓库位置：datasets_sl
标签形状：矩形框，用于目标检测识别
重要说明：暂无07
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
标注及图片情况如下：
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