yolov5飞机检测数据集

Yolov5 飞机检测数据集可以使用开源的数据集，例如 COCO 数据集中的飞机标注数据，也可以使用自己的数据集进行训练。如果你想使用 COCO 数据集中的飞机标注数据，可以在 COCO 官网上下载相应的数据集。如果想要使用自己的数据集，可以先收集一些飞机图片并进行标注，然后将标注数据转换为 Yolov5 所需的格式，例如 Pascal VOC 或 YOLO 格式。

相关问题

yolov5车辆检测数据集

YOLOv5车辆检测数据集通常是指用于训练和评估YOLOv5模型的数据集，包含大量的车辆图像和相应的标注信息。从引用和引用中的描述来看，UA-DETRAC、Vehicle-Dataset和BITVehicle数据集都可以用于YOLOv5车辆检测任务。

这些数据集包含了约10万张车辆图像，可以用于训练和测试车辆检测模型。它们提供了丰富的场景和不同角度的车辆图像，以及每个图像中车辆的位置和边界框标注信息。

如果你对YOLOv5车辆检测数据集的详细信息感兴趣，可以参考引用中提供的链接。这篇CSDN博客文章介绍了YOLOv5实现车辆检测的方法，并提供了相关的数据集和训练代码。你可以通过该链接了解更多关于YOLOv5车辆检测数据集的信息。

yolov5行人检测数据集

YOLOv5行人检测数据集可以使用以下数据集：

1. COCO数据集：这是一个广泛使用的数据集，其中包括了各种物体的图像。其中包括了行人的图像，但是这个数据集的规模很大，需要进行筛选。

2. CityPersons数据集：这个数据集专门用于行人检测，其中包括了各种城市场景的图像，包括行人、非行人、遮挡、低分辨率和夜间等情况。

3. Caltech Pedestrian数据集：这个数据集是一个古老的数据集，但是它仍然是一个很好的数据集，用于行人检测。其中包括了行人在各种场景下的图像，包括遮挡、低分辨率和夜间等情况。

4. INRIA Person数据集：这个数据集是一个小型的数据集，用于行人检测。其中包括了行人在各种场景下的图像，包括遮挡、低分辨率和夜间等情况。