

空中目标检测数据集
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# 13类空中无人机目标检测数据集
## 数据集基础信息表
|项目|详情|
| ---- | ---- |
|数据集名称|13类空中无人机目标检测数据集|
|总图像数量|4113张|
|训练集|3291张|
|验证集|822张|
|图像分辨率|1920×1080|
|类别总数|13类|
|支持模型|YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12、RTDETR，可直接训练使用|

## 类别清单
|序号|类别名称|
| ---- | ---- |
|1|f15e|
|2|su34|
|3|MiG-29|
|4|su27|
|5|f16|
|6|su35|
|7|Eurofighter_Typhoon|
|8|Saab_JAS_39_Gripen|
|9|f22|
|10|MiG-35|
|11|su57|
|12|Dassault_Mirage|
|13|Dassault_Rafale|

## YOLOv8n模型训练指标（训练轮次：300 epoch）
|指标|数值|
| ---- | ---- |
|精确率P|0.916|
|召回率R|0.805|
|mAP50|0.915|
|mAP50-95|0.805|

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空中目标检测数据集

人工智能

算法

13类空中无人机目标检测数据集含4113张1920×1080图像，划分3291张训练集与822张验证集，覆盖F15E、Su34、MiG-29等机型，支持YOLOv7至v12及RTDETR直接训练。基于YOLOv8n的300轮训练中，精确率达0.916，召回率0.805，mAP50为0.915，适用于高分辨率空中目标识别任务。

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13类空中无人机目标检测数据集含4113张1920×1080图像，划分3291张训练集与822张验证集，覆盖F15E、Su34、MiG-29等机型，支持YOLOv7至v12及RTDETR直接训练。基于YOLOv8n的300轮训练中，精确率达0.916，召回率0.805，mAP50为0.915，适用于高分辨率空中目标识别...

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