文末有数据集获取方式，请先看检测效果
一、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。
二、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。
三、操作步骤与结果分析
1.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。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：https://www.coovally.com
