dotaV2数据集的yolo格式
时间: 2025-06-28 13:07:41 浏览: 7
### 将DOTAV2数据集转换为YOLO格式
#### 准备工作
为了将DOTAV2数据集成功转换为YOLO格式,需先准备环境并安装必要的工具库。这通常涉及Python及其一些常用的数据处理和计算机视觉库,如OpenCV、NumPy等[^1]。
#### 数据预处理
对于原始的DOTAV2数据集中尺寸超过1920×1920像素的图像,应对其进行分割操作,确保每张子图大小固定为1920×1920像素,相邻两张子图之间保持250像素宽度的重叠区域。这种做法有助于维持物体完整性的同时提高模型训练效率[^2]。
#### 转换过程详解
具体实现上,可以通过编写脚本来完成这一系列的任务:
```python
import os
from PIL import Image, ImageDraw
import xml.etree.ElementTree as ET
import numpy as np
def convert(size, box):
dw = 1./size[0]
dh = 1./size[1]
x = (box[0] + box[1])/2.0
y = (box[2] + box[3])/2.0
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x*dw
w = w*dw
y = y*dh
h = h*dh
return (x,y,w,h)
def convert_annotation(image_id, list_file, classes):
in_file = open('annotations/%s.xml'%(image_id))
tree=ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
image_path = ('images/%s.png')%(image_id)
im=Image.open(image_path)
w= int(im.size[0])
h= int(im.size[1])
for obj in root.iter('object'):
difficult = obj.find('difficult').text
cls = obj.find('name').text
if cls not in classes or int(difficult)==1:
continue
cls_id = classes.index(cls)
xmlbox = obj.find('bndbox')
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
bb = convert((w,h), b)
list_file.write(" " + ",".join([str(a) for a in (*bb,cls_id)]))
classes = ["plane", "baseball-diamond", ... ] # 完整类别列表请参照官方文档定义
os.makedirs('labels', exist_ok=True)
for year, image_set in sets:
image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt'%image_set).read().strip().split()
list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w')
for image_id in image_ids:
list_file.write('data/images/%s.png\n'%image_id)
convert_annotation(image_id, list_file, classes)
list_file.close()
```
上述代码片段展示了如何读取XML形式的标注文件,并将其转化为适合YOLO使用的txt文件格式。注意这里假设输入的是标准Pascal VOC风格的xml文件;而实际应用中可能需要根据DOTAV2的具体情况调整路径和其他细节[^3]。
#### 后续验证与优化
一旦完成了初步转化之后,建议通过随机抽样部分样本进行人工复查来确认标签准确性。此外还可以利用可视化工具辅助检查边界框位置是否合理,从而进一步提升最终成果的质量。
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