1.MAR20

论文：MAR20：遥感图像军用飞机目标识别数据集https://www.ygxb.ac.cn/zh/article/doi/10.11834/jrs.20222139/

数据：

https://gcheng-nwpu.github.io/https://gcheng-nwpu.github.io/. 

数据集介绍

MAR20是目前规模最大的遥感图像军用飞机目标识别数据集，包含3842张图像、20种军用飞机型号以及22341个实例，图像尺寸大部分为800×800像素，并且每个目标实例具有水平边界框和有向边界框两种标注方式。

数据集包括SU-35战斗机、TU-160轰炸机、TU-22轰炸机、TU-95轰炸机、SU-34战斗轰炸机、SU-24战斗轰炸机，以及美国空军基地的14种常见军用飞机的型号，包括C-130运输机、C-17运输机、C-5运输机、F-16战斗机、E-3预警机、B-52轰炸机、P-3C反潜机、B-1B轰炸机、E-8战场联合监视机、F-15战斗机、KC-135空中加油机、F-22战斗机、F/A-18战斗攻击机、KC-10空中加油机。本文将SU-35、C-130、C-17、C-5、F-16、TU-160、E-3、B-52、P-3C、B-1B、E-8、TU-22、F-15、KC-135、F-22、FA-18、TU-95、KC-10、SU-34、SU-24飞机型号简称为A1—A20。

2.CORS-ADD

论文：Complex Optical Remote-Sensing Aircraft Detection Dataset and Benchmark | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplorehttps://ieeexplore.ieee.org/document/10144379

数据：github.comhttps://github.com/sgtojd/Complex-Optical-Remote-Sensing-Aircraft-Detection-Dataset

数据集介绍

CORS-ADD是由哈工大提出的复杂复杂光学遥感场景飞机目标检测数据集。

数据集基于Google Map、WorldView-2、WorldView-3、Pleiades、Jilin-1、IKONOS等卫星平台，通过人工标注构建而成。该数据集共计7337张遥感影像，包含飞机实例共计32285个，目标尺度覆盖从4×4像素到240×240像素，包括小目标、中目标和大目标。水平框和旋转框两类标注，水平框为常用的YOLO和COCO标注格式，旋转框为常用的DOTA标注格式。

3.OPT-Aircraft V1.0

论文：https://www.geodoi.ac.cn/DOIPaper/HTML/2020139402/202002139412.htmhttps://www.geodoi.ac.cn/DOIPaper/HTML/2020139402/202002139412.htm

数据：https://www.geodoi.ac.cn/WebEn/geodoi.aspx?ID=1493&paperID=0d57bf1c-2de7-4ba1-a4c6-44cc65430024https://www.geodoi.ac.cn/WebEn/geodoi.aspx?ID=1493&paperID=0d57bf1c-2de7-4ba1-a4c6-44cc65430024

数据集介绍

OPT-Aircraft V1.0数据集基于公开数据集DIOR、UCAS_AOD、NWPU VHR-10、DOTA以及Google earth中的高分辨率遥感影像，确定了全球多处机场，筛选有效飞机遥感数据3594张。数据集采用水平框标注。

数据集根据飞机机翼和螺旋桨，粗略划分为7类；再根据飞机的颜色特征、发动机位置等，进行二次精细划分为14类。整理得到飞机遥感影像分类数据集。该数据集包括7大类飞机：（1）后掠翼飞机；（2）前缘后掠翼飞机；（3）后缘前掠翼飞机；（4）三角翼飞机；（5）平直翼飞机；（6）螺旋桨飞机；（7）直升飞机。再根据机身颜色等要素对部分一级类继续划分，共获得 11 个二级类。

4.RSOD- Aircraft

数据：RSOD_数据集-飞桨AI Studio星河社区https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/122410

数据集介绍

RSOD由 武汉大学 RSIA-LIESMARS 实验室在 2015-2017 年发布，初衷是为遥感图像目标检测提供统一基准。

RSOD- Aircraft数据集为RSOD数据的一部分，包含446张图中的4993架飞机。数据集以PASCAL VOC格式进行标注，其中所有的飞机归为一类，如需做细粒度分类需要进行二次标注。

飞机子集通过 Google Earth + 公开光学影像 采集，分辨率 0.3–3 m，场景覆盖全球多个机场与军事基地，因此天然包含大量军用机实例（F-15、Su-27、C-17 等可肉眼辨识）

5.FAIR1M

数据：ISPRS多模态遥感智能大赛https://gaofen-challenge.com/benchmark

数据集介绍

FAIR1M (Sun et al.，2021)是由中国科学院空天信息创新研究院研究团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建的一套目前全球规模最大的遥感图像细粒度目标识别（Fine-grAined object recognItion in high-Resolution remote sensing imagery）数据集，包含15266幅遥感图像（图片尺寸介于10001000和100001000之间）和超过100000（1 Million）个实例。数据集中的实例分为5个大类和37个子类，5个大类分别是：飞机、船舶、汽车、球场、道路，对于飞机这一大类，包含11个飞机型号：波音737、波音747、波音777、波音787、C919、ARJ21、空客A320、空客A220、空客A330、空客A350以及不属于以上10种飞机型号的其他型号飞机。其他大类信息如下：