La rápida y tremenda evolución de la imagen de vehículos aéreos no tripulados (VANT) da lugar a la multiplicación de aplicaciones en diversos campos como la vigilancia militar y civil, los servicios de entrega y el monitoreo de la vida silvestre. La combinación de la imagen de VANT con el estudio de la saliencia dinámica amplía aún más el número de aplicaciones futuras. De hecho, las consideraciones de atención visual abren la puerta a nuevas avenidas en varios campos científicos como la compresión, el redireccionamiento y las herramientas de toma de decisiones. Para llevar a cabo estudios de saliencia, identificamos la necesidad de nuevos conjuntos de datos de seguimiento ocular a gran escala para la saliencia visual en contenido de VANT. Por lo tanto, abordamos esta necesidad introduciendo el conjunto de datos EyeTrackUAV2. Consiste en la recopilación de información precisa de la mirada binocular (1000 Hz) sobre 43 videos (RGB, 30 fps, 1280 x 720 o 720 x 480). Treinta participantes observaron estímulos en condiciones de visualización libre y de tarea. Las fijaciones y sacádas se calcularon luego con el algoritmo de identificación de umbral de dispersión (I-DT), mientras que los mapas de densidad de la mirada se calcularon filtrando las posiciones oculares con un núcleo gaussiano. Un análisis de las posiciones de la mirada recopiladas proporciona recomendaciones para la generación de la verdad fundamental de la saliencia visual. También arroja luz sobre las variaciones de los sesgos de saliencia en videos de VANT en comparación con contenido convencional, especialmente en lo que respecta al sesgo central.