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 license: mit
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+# CUADA固定翼无人机靶标识别数据集
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+## 项目概述
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+本数据集是由浙江工业大学航模队开发，用于固定翼无人机侦察与打击项目中目标识别的训练和评估。数据集包含了在不同地面背景下，不同角度，高度为20米的航拍图像，其中包括草地、跑道和路面等三种地面背景，以及红色和蓝色两种颜色的靶标。
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+## 数据集内容
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+本数据集包含了共计1500张航拍图，这些图像展示了不同角度下位于不同地形（草地、跑道、平地）上的红色和蓝色靶标。每张图像都配备了对应的YOLO格式的标签，用于标识图像中靶标的位置和类别。
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+### 类别
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+数据集中的图像被分为以下十种类别：
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+1. CaoDi\_BLUE
+2. CaoDi\_RED
+3. CaoDi\_RED\_NUMBER
+4. PaoDao\_BLUE
+5. PaoDao\_RED
+6. PaoDao\_BLUE\_NUMBER
+7. PingDi\_BLUE
+8. PingDi\_RED
+9. PingDi\_BLUE\_NUMBER
+10. PingDi\_RED\_NUMBER
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+每种类别包含约150张图像。
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+## 数据集结构
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+数据集被组织成以下结构：
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+- dataset\_target
+    - train
+        - images（包含训练集图像）
+        - labels（包含训练集标签）
+    - val
+        - images（包含验证集图像）
+        - labels（包含验证集标签）
+    - dataset\_target.yaml
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+## 标签格式（YOLO）：
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+每张图像的YOLO标签文件是一个.txt文件，其中每行代表一个目标，每行包括以下信息：
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+phpCopy code
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+`<class_id> <center_x> <center_y> <width> <height>` 
+
+- `<class_id>`：目标类别的整数ID，例如：0代表红色靶标，1代表蓝色靶标。
+- `<center_x>`：目标框中心点在图像宽度上的相对位置（范围：0.0到1.0）。
+- `<center_y>`：目标框中心点在图像高度上的相对位置（范围：0.0到1.0）。
+- `<width>`：目标框的宽度在图像宽度上的相对尺寸（范围：0.0到1.0）。
+- `<height>`：目标框的高度在图像高度上的相对尺寸（范围：0.0到1.0）。
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+## 使用方法
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+1. 下载数据集并解压到合适的目录。
+2. 通过数据集中的标签文件，您可以访问每张图像的YOLO格式标签信息。
+3. 根据您的需求，您可以使用这个数据集来训练机器学习模型，特别是在目标检测和识别任务上。
+4. 您可以根据您的训练和评估流程，自行修改`dataset_target.yaml`文件中的数据集描述信息。
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+## 版权信息
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+该数据集基于MIT协议开源。您可以自由使用、修改和分发该数据集，但需要遵循MIT协议的要求。具体而言：
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+- 您可以免费使用本数据集进行商业和非商业目的。
+- 您可以修改本数据集，但需要保留原始许可证和版权声明。
+- 您在使用、修改和分发本数据集时，需要包含原始许可证和版权声明。
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+## 贡献
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+我们欢迎任何形式的贡献，包括但不限于增加更多样本、改进标签准确性、纠正错误等。如果您有兴趣为这个项目做出贡献，请查阅我们的 [贡献指南](https://chat.openai.com/c/%E9%93%BE%E6%8E%A5%E5%88%B0%E8%B4%A1%E7%8C%AE%E6%8C%87%E5%8D%97%E6%96%87%E4%BB%B6)。