train: ./data/VOC2007/train.txt # 16551 images val: ./data/VOC2007/test.txt # 4952 images # number of classes nc: 1 # class names names: ['air']

机场停机坪数据500张sample，数据集共5万(持续增加中)。主要是飞机，人车的目标检测。适用于民航安全，跑道安全，人车入侵识别；候机楼，地勤保障，航班全流程节点功能的实现和智慧机场的建设。更多数据私信或邮件yuanc000000@gmail.com

1、YOLOv3飞机检测目标检测数据集 2、类别名： aeroplane 3、来源：从 VOCtest207数据集中 单个类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：205

1、VOC飞机检测数据集 2、类别名： aeroplane 3、来源：从 VOCtrainval2007数据集 单类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：240

1、YOLO飞机检测数据集 2、类别名：aeroplane 3、来源：从 VOCtrainva2012数据集 单类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：716

##基本执行 python detect.py --cascade classifier / cascade.xml --video samplevid / plane.mp4 --showHaarDetections ##帮助文件 用法：detect.py [-h]-级联层叠-视频VIDEO [--savedetections] [--savemotiondetections] [--overlapratio OVERLAPRATIO] [--savediffs] [--showHaarDetections] [--showMotionDetections] [- -UpdateLists] [--EnableMotionDetect] [--EnableOutStream] [--SaveOutStream] Craft.io选项 optional arguments: -h

基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法

行业分类-物理装置-一种复杂动态背景下飞机检测方法.zip

小目标、飞机相互遮挡等难以检测的问题,对飞机检测的准确性及实时性提出很大的挑战。将实时性较高的YOLO v3算法应用到机场场面飞机检测领域,并提出两点改进:将骨干网络中的卷积层替换为空洞卷积,保持较高分辨率及较大感受野,提高模型对小目标检测的准确率;通过线性衰减置信得分的方式,对非极大值抑制(NMS)算法进行优化,以提升模型对被遮挡飞机的检测能力。结果表明,改进后的YOLO v3能够较好地检测小目标和遮挡飞机,且在保证实时性的前提下,将检测准确率从72.3%提高到83.7%。

数据集为美国军用飞机检测数据，包含34种飞机类型。 Military Aircraft Detection Dataset_datasets.txt Military Aircraft Detection Dataset_annotation_samples_datasets.zip Military Aircraft Detection Dataset_yolov5_detections_datasets.zip Military Aircraft Detection Dataset01_dataset_datasets.zip Military Aircraft Detection Dataset02_dataset_datasets.zip