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无人机数据集，支持YOLO，COCO json，PASICAL VOC xml格式的标注，正确识别率可达到95.7%，10000张原始图片

news 来源：原创 2025/6/10 10:16:27

下载地址：

标注好的数据集下载地址：

yolo v11: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90268696

yolo v9: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90268712

yolo v8: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90268787

yolo v7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90268788

yolo v5:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90268790

coco json:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90268822

pasical voc xml:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90268825

数据集介绍：

无人机数据集在无人机技术研究和应用中起着重要的作用。通过分析和处理无人机数据集，可以研究无人机的飞行特性、感知能力和导航控制算法等问题，从而提升无人机的性能和可靠性。同时，无人机数据集也可以用于训练机器学习和深度学习模型，用于无人机目标检测、跟踪、地图构建等应用。

本数据集包含10000张图片，分别使用yolo，coco json， pasical voc xml格式标注，

其中： train目录3155张图片 validation 3906张图片 test目录 2939张图片

数据集的标签

标签：

drone

注释热图：

验证测试

使用以上数据集进行训练模型，然后选择一个图片进行测试：

设置置信度为50%

标签信息如下：

{
"predictions": [
{
"x": 197,
"y": 138,
"width": 372,
"height": 104,
"confidence": 0.803,
"class": "drone",
"class_id": 0,
"detection_id": "711c4dd9-5339-44fb-acf6-c7ea51a83fed"
}
]
}

再进行一组检测识别无人机：

标签信息如下：

{
"predictions": [
{
"x": 350.5,
"y": 230,
"width": 293,
"height": 258,
"confidence": 0.911,
"class": "drone",
"class_id": 0,
"detection_id": "dae801c6-fcef-48b8-a22f-7278f20d07b0"
},
{
"x": 148,
"y": 406,
"width": 296,
"height": 446,
"confidence": 0.846,
"class": "drone",
"class_id": 0,
"detection_id": "8223cae2-0c73-42a1-9d4f-b4451ca29b3e"
}
]
}

作者简介：

高科，先后在 IBM PlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合作开发商业性游戏

（谢谢你的关注）

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下载地址：

数据集介绍：

数据集的标签

验证测试

作者简介：

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