DOTA (Detection in Aerial Images) 数据集
时间: 2024-03-28 13:40:48 浏览: 209
DOTA (Detection in Aerial Images) 是一个面向航空图像目标检测的数据集,由华中科技大学、武汉大学、中国科学院自动化研究所、北京理工大学和北京大学等机构共同发布。该数据集包含高分辨率的航拍图像、目标类别标签和边界框标注,其中目标类别包括车辆、船只、飞机、桥梁等。
DOTA 数据集具有以下主要特点:
1. 大规模性:DOTA 数据集包含2806张高分辨率航拍图像和188,282个物体实例,是面向航空图像目标检测领域中规模最大的数据集之一。
2. 多样性:DOTA 数据集中包含多种目标类别和不同场景下的图像,具有多样性和真实性。
3. 高分辨率:DOTA 数据集中的航拍图像具有高分辨率,能够提供更加细致的目标信息和场景细节。
4. 复杂性:由于是面向航空图像目标检测,DOTA 数据集需要考虑复杂的背景干扰和目标尺度变化等问题,具有一定的难度。
5. 标注质量:DOTA 数据集中的标注信息经过高质量标注,确保标注信息的准确性和一致性。
DOTA 数据集已经成为了目标检测领域的基准数据集之一,并且已经在不同的模型和算法之间进行了广泛的比较和竞争。同时,DOTA 数据集还能够推动航空图像目标检测领域的发展,为实际应用提供有力的支持和保障。
相关问题
基于这几个方面,对比dota和fair1m数据集
DOTA (Detection in Aerial Images) 数据集是一个面向航空图像目标检测的数据集,其中包含高分辨率的航拍图像、目标类别标签和边界框标注。而 Fair1M 数据集是一个大规模的目标检测数据集,其中包含超过1,000,000个物体实例和7个常见目标类别,包括人、车、动物等。
从数据质量方面来看,DOTA 数据集具有高分辨率、多样性和真实性,而 Fair1M 数据集则具有大规模、多样性和真实性。
从任务难度方面来看,DOTA 数据集由于是面向航空图像的目标检测,因此需要考虑复杂的背景干扰和目标尺度变化等问题,具有一定的难度。而 Fair1M 数据集则是一个大规模数据集,因此可以用于评估模型的泛化能力和对不同场景下的目标识别能力。
从数据分布方面来看,DOTA 数据集中的样本符合实际场景中的分布,因此可以确保模型的鲁棒性和可靠性。而 Fair1M 数据集也具有真实场景的分布,但是由于数据量较大,可能存在一定的偏差。
从数据集规模方面来看,DOTA 数据集包含2806张高分辨率航拍图像和188,282个物体实例,而 Fair1M 数据集包含超过1,000,000个物体实例。
从可重复性方面来看,DOTA 数据集已经成为了目标检测领域的基准数据集之一,并且已经在不同的模型和算法之间进行了广泛的比较和竞争。而 Fair1M 数据集相对较新,还需要更多的实验和验证来证明其可重复性。
从数据集更新方面来看,DOTA 数据集已经在过去几年中不断更新和扩展,以适应不同的应用场景和需求。而 Fair1M 数据集也需要不断更新和扩展,以便于模型能够持续学习和适应变化的场景。
dota1数据集
### DOTA 数据集概述
DOTA 数据集是一个广泛应用于航拍图像目标检测的任务集合,其全称为 **Dataset for Object Detection in Aerial Images**。该数据集中包含了大量具有多样性和复杂性的目标对象,适合用于训练和评估各种目标检测模型[^1]。
尽管原始的 DOTA 官网可能已经不可访问,但可以通过替代链接获取相关内容:[https://captain-whu.github.io/DOTA/index.html](https://captain-whu.github.io/DOTA/index.html)[^1]。此页面提供了关于数据集下载、标注格式以及使用方法的相关信息。
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### DOTA 数据集下载指南
#### 1. 数据集版本
DOTA 数据集分为多个版本,主要包括:
- **DOTA v1.0**: 初始版本,包含多种类别和复杂的场景。
- **DOTA v1.5**: 在 v1.0 的基础上增加了部分新类别。
- **DOTA v2.0**: 进一步扩展了数据规模和类别范围。
可以根据具体需求选择合适的版本进行下载。
#### 2. 下载地址
官方推荐通过百度云盘或其他第三方存储平台下载数据集压缩包。具体的下载链接可以在上述替代官网上找到。需要注意的是,由于数据量较大(通常超过几十GB),建议提前准备好足够的磁盘空间。
#### 3. 文件结构
解压后的文件夹通常会按照以下目录组织:
```plaintext
DOTA/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
└── dotav1.yaml
```
其中:
- `images/` 存储原始图片;
- `labels/` 存储对应的标注文件;
- `dotav1.yaml` 是配置文件,定义了类别名称和其他参数。
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### 使用指南
#### 1. 标注格式
DOTA 数据集采用旋转框 (Oriented Bounding Box, OBB) 格式表示目标边界框。每条标注记录由五个数值组成,分别代表矩形中心坐标 `(x_center, y_center)`、宽度 `w`、高度 `h` 和旋转角度 `θ`。例如:
```txt
x_center y_center w h θ category_name
```
这种格式能够更精确地描述倾斜目标的位置和姿态[^2]。
#### 2. 配置文件
为了适配不同的深度学习框架,需创建相应的 YAML 配置文件。以下是针对 YOLOv8 的示例配置:
```yaml
train: ../datasets/DOTA/images/train/
val: ../datasets/DOTA/images/val/
nc: 15
names: ['plane', 'baseball-diamond', 'bridge', ...]
```
此处 `nc` 表示类别总数,而 `names` 列出了所有类别名称。
#### 3. 训练脚本
基于 Ultralytics 提供的 YOLO 实现,可执行如下命令完成模型训练:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --data dotav1.yaml --cfg yolov8.cfg --weights '' --batch-size 4
```
验证阶段则可通过加载预训练权重来评估性能:
```python
from ultralytics import YOLO
def main():
model = YOLO(r'runs/obb/train/weights/best.pt')
model.val(data='dotav1.yaml', imgsz=1024, batch=4, workers=4)
if __name__ == '__main__':
main()
```
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### 推荐资源
除了基础的目标检测外,还可以尝试其他高级任务,比如实例分割。虽然当前缺乏大规模的航空影像实例分割数据集,但 iSAID 数据集填补了这一空白。它不仅覆盖更多类别,而且具备更高的标注精度[^5]。
如果计划进一步研究,可以参考以下资料:
- [YOLOv8_OBB GitHub Repository](https://github.com/ultralytics/yolov8_obb)
- [iSAID Dataset Official Page](http://isaidataset.org/)
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