本文主要内容:详细介绍了利用无人机拍摄的地面停靠的飞机机体以及油罐，进行识别，整个过程从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。
文末有数据集获取方式，请先看检测效果
- 现状
飞机识别，在军事侦察、航空安全监控以及无人机管理等众多领域扮演着不可或缺的角色。在这些领域中，精确且迅速地检测和识别飞机目标对于实现实时监控、安全预警以及自动化决策至关重要。然而，面对复杂的场景环境，传统的目标检测方法往往力不从心，难以应对各种挑战。利用无人机拍摄的地面机体进行飞机识别，通过深度挖掘和分析海量的图像数据，能够自动学习并提取出飞机目标的独特特征。为相关领域提供强大的技术支持和实用的解决方案。
- 数据集来源
公开数据集。此数据集共有611张图片，标签类型是aircraft、oiltank。
- 操作步骤与结果分析
- 创建数据集：点击创建数据集，填入基本信息，上传图片数据压缩包和标签文件；
2. 模型训练：选择任务类型、模型算法以及实验参数；
如果你觉得数据集数量较少，可以在开始训练前点击“增强算法”，增加数据集。平台支持变换、模糊变换、裁剪变换、几何变换等多种增强方法；
3. 任务训练结束后，可查看任务是否成功及训练成功的指标数；以及数据详情、实验详情等；
模型训练过程中会输出日志，可以可以查看并跟踪在模型训练过程中出现的问题；
点击预测结果，还能看到不同标签类别的统计结果，包括精确率（precision）和召回率（recall）；
4. 模型转换：Coovally平台支持云边端转换，可转换成onnx、TensorRT格式；
5. 模型部署：模型部署完成后即可上传图片，进行预测；
6. 模型下载与分享：用户可根据自己的需求在Coovally平台进行下载和分享。
经过训练与验证，本博文所呈现的YOLOv5m模型在特定数据集上展现出了良好的性能，检测精度较高，可以在实际应用场景中应用。对于对此模型及其数据集感兴趣的朋友们，欢迎关注并私信我，以获取详细的数据集信息。
此外，Coovally作为一个AI项目开发与应用平台，正是本篇博文的演示部分。目前，Coovally平台正处于公测阶段，并为用户提供免费试用的机会。想要了解更多关于Coovally的详情，您可以通过微信搜索“Coovally_AI”或关注“跑码地Coovally AI”公众号，获取最新的资讯与动态。
试用网址：Coovally
https://www.coovally.com
