DOTA数据集的标注方式
时间: 2025-04-17 22:46:51 浏览: 37
### DOTA 数据集的标注方法
#### 图像尺寸与类别标签
DOTA数据集中的每一张图像大小为4000×4000像素,涵盖了多种复杂场景下的航空影像。这些图像是通过高分辨率遥感卫星获取而来,能够清晰展示地面物体细节[^1]。
#### 标注文件结构
对于每一个JPEG格式存储的原始图像,在对应位置存在一个同名但扩展名为`.txt`的文字描述文档作为其标注信息载体。此文本文件内记录着该幅画面上所有被识别对象的具体参数:
- **目标边界框**:采用八点坐标系表示法来精确描绘倾斜矩形区域内的实体轮廓;
- **类别名称**:紧随其后的单词即代表当前实例所属分类;
- **难度等级**:部分版本还额外增加了困难样本标记字段用于区分简单案例与挑战性更高的情况;
具体来说,每一行按照如下顺序排列:
```
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,category_name,difficult_flag(可选)
```
其中四个顶点按顺时针方向依次给出[x,y]形式的位置数值,并且保证第一个点位于最左侧最低处以确保唯一性约束条件成立[^2]。
```python
# 示例代码片段显示如何解析单个标注条目
def parse_dota_annotation_line(line):
parts = line.strip().split(',')
coordinates = list(map(float, parts[:8]))
category = parts[8]
difficult = int(parts[9]) if len(parts) > 9 else None
return {
'coordinates': [(coordinates[i], coordinates[i+1]) for i in range(0, 8, 2)],
'category': category,
'difficult': difficult
}
```
#### 转换至其他格式
当涉及到不同框架之间的兼容性问题时(例如YOLO),可能需要将上述标准进一步简化成更通用的形式——通常会把多边形近似处理成长方形包围盒并调整输出样式以便于导入特定算法库中使用[^3]。
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