航空目标检测yolo数据集

### 寻找用于航空目标检测的YOLO数据集 对于航空目标检测，特定的数据集能够显著提升模型训练的效果。通常情况下，公开可用的数据集可能不会专门针对航空领域，但一些研究机构和开源社区提供了适用于此类应用的数据资源。 #### 常见的航空目标检测数据集获取途径 1. **OpenSky Dataset** OpenSky项目收集了大量的飞行器轨迹和其他空中交通管理相关的信息。虽然这不是一个直接面向计算机视觉的任务集合，但是可以作为背景信息补充的一部分来增强理解[^3]。 2. **DOTA (Dataset for Object Detection in Aerial Images)** DOTA是一个广泛使用的航拍图像对象检测基准测试集，包含了丰富的类别标签，非常适合用来训练像YOLO这样的目标检测算法。该数据库由遥感影像构成，覆盖了多个城市区域的不同场景，并且标注精细度高。可以从官方网站下载所需版本的数据文件[^4]。 3. **XView Dataset** XView是由美国国防部高级研究计划局(DARPA)发布的大型卫星图片数据集，旨在促进对地球观测的研究和发展工作。此数据集中含有大量军事设施以及民用基础设施的目标实例，有助于提高模型识别精度。访问GitHub页面即可找到详细的说明文档及链接地址以便于下载[^5]。 为了方便用户快速上手使用这些数据集进行YOLO模型训练，下面给出一段简单的Python脚本示例，展示如何加载并预处理来自DOTA数据集中的样本： ```python import os from PIL import Image import numpy as np def load_image(image_path, label_file): img = Image.open(image_path).convert('RGB') with open(label_file, 'r') as f: lines = f.readlines() boxes = [] labels = [] for line in lines: parts = list(map(float, line.strip().split())) x_center, y_center, width, height, cls_id = parts[:5] xmin = int((x_center - width / 2.) * img.width) ymin = int((y_center - height / 2.) * img.height) xmax = int((x_center + width / 2.) * img.width) ymax = int((y_center + height / 2.) * img.height) boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax]) labels.append(int(cls_id)) return np.array(img), np.array(boxes), np.array(labels) if __name__ == '__main__': image_dir = './data/dota/images' annotation_dir = './data/dota/annotations' files = sorted(os.listdir(image_dir)) images_paths = [os.path.join(image_dir, file_name) for file_name in files if '.png' in file_name or '.jpg' in file_name] annotations_files = [os.path.join(annotation_dir, file_name.replace('.png', '.txt').replace('.jpg', '.txt')) for file_name in files] sample_index = 0 loaded_img, bboxes, lbls = load_image(images_paths[sample_index], annotations_files[sample_index]) print(f"Loaded {len(bboxes)} bounding box(es)") ```