YOLOv11算法夜间机场跑道灯带目标检测数据集-900张-Airplane-1_5

YOLOv11算法夜间机场跑道灯带目标检测数据集 数据集基本信息目标类别 [‘strip’]中文类别[‘跑道灯带’]训练集630 张验证集180 张测试集90 张总计900 张 data.yaml 配置信息该数据集提供了data.yaml文件内容如下train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:1names:[strip]️ 标注可视化 数据集分析该数据集专注于夜间机场跑道灯带的识别与检测涵盖多种光照条件和视角下的真实场景为模型训练提供了高质量、高复杂度的视觉样本。图像采集覆盖了不同天气状况和飞行阶段充分体现了实际应用中的多样性与挑战性具备良好的泛化潜力。该数据集包含900张图像其中训练集630张、验证集180张、测试集90张结构合理比例均衡能够有效支持模型的训练、调优与评估流程。各类别样本在不同时间段和环境条件下均有充分覆盖确保了数据分布的全面性和代表性有利于提升模型在多变场景下的鲁棒性。该数据集的标注工作精细准确所有“跑道灯带”均通过边界框清晰标注标注位置与实际物体高度一致且标注一致性良好无明显偏移或遗漏现象。图像分辨率高夜间灯光特征清晰可见为算法学习提供了可靠的视觉线索显著提升了模型对细小目标的识别能力。该数据集适用于航空安全监控、智能机场管理系统以及自动驾驶辅助系统等领域的目标检测任务尤其在低光环境下对关键基础设施的自动识别具有重要价值。其高质量的数据构成和专业的标注标准为相关研究与工程应用提供了坚实的基础支撑推动了智能视觉技术在交通领域的深入发展。研究与工程应用提供了坚实的基础支撑推动了智能视觉技术在交通领域的深入发展。数据集下载参考小郭AI日志 https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticketHHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc