DIOR数据集怎么划分

### 将 DIOR 数据集转换为 YOLO 格式 为了将 DIOR 数据集转换为 YOLO 格式，可以按照以下方法实现。DIOR 数据集通常以 XML 文件形式存储标注信息[^4]，而 YOLO 格式的标注文件是以 `.txt` 形式存储的，并且每行包含目标的类别编号及其边界框坐标。 #### 转换逻辑说明 1. **解析 XML 文件**：通过 Python 的 `xml.etree.ElementTree` 或其他库来解析 DIOR 数据集中每个图像对应的 XML 文件。 2. **提取标注信息**：从 XML 中提取对象的目标名称、边界框坐标（xmin, ymin, xmax, ymax），以及图片尺寸（width, height）。 3. **计算 YOLO 坐标格式**：YOLO 使用归一化的中心点坐标和宽高比例 (xc, yc, w, h)，因此需要基于图片尺寸对边界框进行转换。 4. **映射类别名到 ID**：创建一个字典 `class_name_to_id` 来将 DIOR 数据集中的类别名映射为连续的整数 ID。 5. **保存为 TXT 文件**：将上述信息写入对应图像同名的 `.txt` 文件中。 以下是具体实现代码： ```python import os import xml.etree.ElementTree as ET def convert_dior_to_yolo(dior_xml_dir, output_txt_dir, class_name_to_id): """ 将 DIOR 数据集的 XML 标注文件转换为 YOLO 格式。 参数: dior_xml_dir (str): 存储 DIOR 数据集 XML 文件的目录路径。 output_txt_dir (str): 输出 YOLO 格式标注文件的目录路径。 class_name_to_id (dict): 类别名到类别的映射字典。 """ if not os.path.exists(output_txt_dir): os.makedirs(output_txt_dir) for xml_file in os.listdir(dior_xml_dir): if not xml_file.endswith('.xml'): continue tree = ET.parse(os.path.join(dior_xml_dir, xml_file)) root = tree.getroot() image_width = int(root.find('size/width').text) image_height = int(root.find('size/height').text) txt_content = [] for obj in root.findall('object'): name = obj.find('name').text.strip() if name not in class_name_to_id: print(f"Warning: Unknown class {name} found in file {xml_file}. Skipping...") continue class_id = class_name_to_id[name] bndbox = obj.find('bndbox') xmin = float(bndbox.find('xmin').text) ymin = float(bndbox.find('ymin').text) xmax = float(bndbox.find('xmax').text) ymax = float(bndbox.find('ymax').text) xc = ((xmin + xmax) / 2) / image_width yc = ((ymin + ymax) / 2) / image_height w = (xmax - xmin) / image_width h = (ymax - ymin) / image_height txt_line = f"{class_id} {xc:.6f} {yc:.6f} {w:.6f} {h:.6f}" txt_content.append(txt_line) with open(os.path.join(output_txt_dir, xml_file.replace('.xml', '.txt')), 'w') as f: f.write('\n'.join(txt_content)) # 定义类别映射表 dior_class_names = [ "airplane", "airport", "baseballfield", "basketballcourt", "bridge", "chimney", "expressway-service-area", "expressway-toll-station" # 添加更多类别... ] class_name_to_id = {name: idx for idx, name in enumerate(dior_class_names)} convert_dior_to_yolo( dior_xml_dir="path/to/dior/xmls", output_txt_dir="path/to/output/txts", class_name_to_id=class_name_to_id ) ``` 此脚本会遍历指定的 XML 文件夹并将它们逐一转换为 YOLO 格式的标注文件。注意需调整 `dior_class_names` 列表以匹配实际使用的 DIOR 数据集版本。 --- #### 注意事项 - 如果 DIOR 数据集未提供完整的类别列表，请手动补充至 `dior_class_names` 变量中。 - 确保输入路径 (`dior_xml_dir`) 和输出路径 (`output_txt_dir`) 正确无误。 - 对于训练、验证和测试集的划分，可参考 VOC 至 YOLO 转换的经验[^2]，编写额外的脚本来完成数据切分操作。 ---

<think>好的，我现在需要处理用户关于DOTA-2数据集只保留飞机类检测的问题。首先，我得明确用户的需求。他们可能在做目标检测项目，特别是针对飞机这一类别的识别，所以希望从DOTA-2数据集中提取相关数据，去除其他类别。接下来，我需要考虑DOTA-2数据集的结构和特点。DOTA-2是一个大型遥感图像数据集，包含多种物体类别，图像通常很大，标注是旋转边界框，格式为(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,类别,困难程度)。因此，处理步骤可能涉及数据筛选、标注文件处理、图像裁剪或调整，以及数据集的重新组织。 首先，数据筛选阶段，用户需要遍历所有标注文件，提取类别为飞机的标注。这涉及到读取每个标注文件，解析每一行，检查类别是否为‘plane’或对应的缩写。需要确保使用的类别名称与数据集的标注一致，比如DOTA有时可能用缩写，如‘sh’代表船舶，‘pl’代表飞机，需要确认正确的类别标签。 然后是处理标注文件。对于每个图像，可能有多个标注实例，只保留飞机的实例。这时候，需要过滤掉其他类别的标注行，并确保保留的标注信息正确无误。处理完标注后，可能需要检查是否有图像中没有任何飞机实例，这种情况下是否需要排除这些图像？用户可能需要根据项目需求决定是否保留或删除这些图像。 接下来是图像处理。DOTA-2的图像非常大，比如几千x几千像素，直接训练可能不高效。用户可能需要将大图裁剪成小块，这时候需要同时调整标注的坐标，确保裁剪后的图像对应的标注正确。或者，如果不需要裁剪，直接使用原图，但训练时可能需要调整图像尺寸，这会影响检测模型的性能，需要注意保持纵横比或进行适当的填充。 数据集重新组织方面，用户需要将处理后的图像和标注按照训练集、验证集、测试集的结构保存。可能需要重新划分数据集，特别是当原始数据集的划分包含其他类别，而用户只保留飞机类后，原来的划分可能不再平衡。需要确保新的数据集划分合理，避免数据泄漏，并且各类别分布均匀。 工具和代码方面，用户可能需要使用Python脚本，结合OpenCV或PIL处理图像，以及pandas或纯文本处理来过滤标注文件。例如，遍历每个标注文件，逐行解析，筛选出飞机类别的标注，然后写入新的标注文件。同时，可能需要将对应的图像复制到新的目录，或者在处理标注时记录需要保留的图像文件。 潜在问题方面，需要注意标注框的旋转角度，因为DOTA使用旋转框，处理时坐标转换可能需要特别小心。此外，数据过滤后，数据集的大小可能会大幅减少，导致训练数据不足，可能需要数据增强，或者检查是否有足够的飞机实例可用。另外，类别不平衡问题可能不存在，因为只保留单类，但需要确保样本数量足够。 最后，用户可能需要选择合适的检测模型，比如Faster R-CNN、YOLO或RetinaNet，并调整模型配置，将类别数设为1。同时，训练时要注意评估指标的变化，因为只检测单类，准确率、召回率等的计算会有所不同。 总结步骤：筛选标注→处理图像→重组数据集→模型调整。需要确保每一步的准确性，特别是在处理旋转框和图像裁剪时，坐标转换的正确性至关重要。同时，数据集的平衡和充足性也是成功训练模型的关键。</think>以下是处理DOTA-2数据集仅保留飞机类检测的完整流程说明： --- ### **步骤1：理解数据集特性** - **数据格式**：DOTA数据集采用旋转边界框标注，格式为： $$x_1,y_1,x_2,y_2,x_3,y_3,x_4,y_4,类别,困难度$$ - **图像尺寸**：原始图像为超大分辨率（如4000×4000像素），需切割为子图训练 - **飞机类标签**：官方标注中飞机类名称为`plane` --- ### **步骤2：数据筛选与清洗** 1. **遍历标注文件**： - 读取`labelTxt`文件夹内所有.txt标注文件 - 逐行检查`类别`字段，仅保留`plane`相关行 ```python # 伪代码示例 with open('原始标注.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() plane_lines = [line for line in lines if line.split(',')[-2] == 'plane'] ``` 2. **关联图像文件**： - 根据标注文件名匹配对应图像（如`P0001.txt`对应`P0001.png`） - 若图像中无飞机标注，则排除该图像 --- ### **步骤3：图像预处理** 1. **图像切割**（可选）： - 使用官方工具`DOTA_devkit`切割大图为1024×1024子图 ```bash python split.py --base_size 1024 --gap 200 --data_dir 原始图像路径 ``` - 自动生成切割后的子图及对应调整后的标注 2. **坐标转换**： - 切割后子图的标注需进行坐标偏移计算： $$x' = x - offset_x, \quad y' = y - offset_y$$ --- ### **步骤4：构建单类数据集** 1. **目录结构重组**： ``` DOTA_plane/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 2. **数据集划分建议**： - 按8:1:1比例分割训练集、验证集、测试集 - 确保切割后的子图中至少包含1个飞机实例 --- ### **步骤5：模型训练调整** 1. **配置文件修改**： - 将目标检测模型（如MMDetection/YOLO）的类别数设为1 ```python # YOLOv5配置文件 nc: 1 # 类别数量 names: ['plane'] ``` 2. **数据增强策略**： - 针对飞机小目标特性，增加： - 随机旋转（匹配旋转框特性） - 色彩抖动 - 马赛克增强 --- ### **常见问题解决** 1. **样本不足**： - 使用DOTA的困难样本（标注中`困难度=1`） - 添加来自其他遥感数据集（如DIOR）的飞机数据 2. **旋转框处理**： - 优先选用支持旋转框的模型（如RoI Transformer） - 若使用水平框检测，需转换标注格式： $$x_{min}, y_{min}, x_{max}, y_{max} = \text{旋转框转水平框}(x_1,y_1,x_2,y_2,x_3,y_3,x_4,y_4)$$ --- ### **效果验证** - **评估指标**：重点关注[email protected]（飞机类） - **可视化工具**：使用LabelImg或CVAT检查标注一致性 通过上述流程，可将DOTA-2数据集有效转换为飞机单类检测专用数据集。实际项目中建议保留至少2000个飞机实例以保证模型性能。