该数据集包含 10,200 张飞机图片，102 种不同的飞机模型变体各有 100 张图片，其中大部分是飞机。每张图片中的（主要）飞机都有一个紧密的边界框和一个分层的飞机模型标签的注释。 飞机模型被组织成一个四级的层次结构。这四个层次，从细到粗，分别是：

模型，例如：波音 737-76J 。由于某些型号在视觉上几乎没有区别，这个级别不用于评估。

变体，例如：波音 737-700 。一个变体将所有在视觉上无法区分的模型折叠成一个类别。该数据集包括 102 个不同的变体。

家族，例如：波音 737 。该数据集包括 70 个不同的家族。

制造商，例如：波音。该数据集包括 41 个不同的制造商。 数据被划分为三个同等大小的训练、验证和测试子集。前两组可用于开发，后一组应仅用于最终评估。接下来将描述数据的格式。 该数据集的创建始于 2012 年约翰霍普金斯 CLSP 夏季研讨会 ，旨在详细了解自然图像中的物体和场景 ，参与者按字母顺序排列，包括 Matthew B. Blaschko 、 Ross B. Girshick 、 Juho Kannala 、 Iasonas Kokkinos 、 Siddharth Mahendran 、 Subhransu Maji 、 Sammy Mohamed 、 Esa Rahtu 、 Naomi Saphra 、 Karen Simonyan 、 Ben Taskar 、 Andrea Vedaldi 和 David Weiss 。