Der Datensatz enthält 10.200 Bilder von Flugzeugen, davon jeweils 100 Bilder von 102 verschiedenen Flugzeugmodellvarianten, bei den meisten handelt es sich um Flugzeuge. Das (Haupt-)Flugzeug in jedem Bild ist mit einem engen Begrenzungsrahmen und einer hierarchischen Flugzeugmodellbezeichnung versehen.

Flugzeugmodelle sind in einer vierstufigen Hierarchie organisiert. Die vier Stufen, von fein bis grob, sind:

• Modell zB: Boeing 737-76J. Da manche Modelle optisch kaum zu unterscheiden sind, wird diese Ebene nicht zur Bewertung herangezogen.
• Varianten, zum Beispiel: Boeing 737-700. Eine Variante fasst alle optisch nicht unterscheidbaren Modelle in einer einzigen Kategorie zusammen. Der Datensatz umfasst 102 verschiedene Varianten.
• Familie, zum Beispiel: Boeing 737. Der Datensatz umfasst 70 verschiedene Familien.
• Hersteller, zum Beispiel: Boeing. Der Datensatz umfasst 41 verschiedene Hersteller.
  

Die Daten werden in drei gleich große Teilmengen für Training, Validierung und Test aufgeteilt. Die ersten beiden Sets können zur Entwicklung verwendet werden, das letztere Set sollte nur zur abschließenden Auswertung verwendet werden. Als nächstes wird das Format der Daten beschrieben.

Die Erstellung dieses Datensatzes begann mit einem Sommerworkshop des Johns Hopkins CLSP im Jahr 2012 zum detaillierten Verständnis von Objekten und Szenen in natürlichen Bildern. Zu den Teilnehmern zählten (in alphabetischer Reihenfolge) 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 und David Weiss.