yolov7旋转检测数据集
时间: 2025-06-05 22:46:55 浏览: 22
### 适用于YOLOv7旋转目标检测的数据集
对于旋转目标检测任务,标准的目标检测数据集通常不满足需求,因为这些数据集中标注的对象边界框通常是轴对齐矩形。然而,在某些特定应用场景下,如航空图像中的飞机、船舶等物体的检测,使用旋转矩形(即带有角度信息的矩形)可以更精确地描述对象的位置和姿态。
为了适应YOLOv7进行旋转目标检测的需求,可以选择或创建专门为此目的设计的数据集。这类数据集应包含带角度坐标的标签文件,其格式类似于:
```
<object-class-id> <x_center> <y_center> <width> <height> <angle>
```
其中`<angle>`表示旋转的角度[^1]。
#### 数据集推荐
1. **DOTA (Dataset for Object Detection in Aerial Images)**
DOTA 是一个大规模航拍图像上的面向对象检测数据集,包含了多种类别的实例,如飞机、船、车辆等,并提供了详细的旋转矩形标注。该数据集非常适合用于测试和验证旋转目标检测算法的效果。
2. **HRSC2016 (High Resolution Ship Dataset)**
HRSC2016 主要针对高分辨率遥感影像中的船只进行了精细标注,不仅有常规的水平边框,还有对应的旋转边框信息,能够很好地支持基于YOLOv7的旋转目标检测研究工作。
3. **DIOR (Diverse Image Oriented Representation dataset)**
DIOR 提供了一个多样化的场景集合,涵盖了城市街景到自然景观等多个领域内的各种物体类别。此数据集同样具备丰富的旋转矩形标注资源,有助于提升模型在复杂环境下的泛化能力。
如果上述公开可用的数据集无法完全匹配具体的应用背景,则可以根据实际业务情况自行采集并构建新的数据集。这可能涉及到利用专业的标注工具来标记具有旋转特性的感兴趣区域,并确保遵循适合YOLO系列框架输入要求的标准格式保存标注结果。
```python
import os
from PIL import Image, ImageDraw
def draw_rotated_bounding_box(image_path, label_file):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
draw = ImageDraw.Draw(img)
with open(label_file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
parts = list(map(float, line.strip().split()))
class_id, cx, cy, w, h, angle = parts[:6]
# Convert normalized coordinates to absolute values
W, H = img.size
cx *= W
cy *= H
w *= W
h *= H
# Draw rotated bounding box here...
return img
# Example usage of drawing function on an image and its corresponding labels.
image_filename = "example_image.jpg"
label_filename = "labels/" + os.path.splitext(image_filename)[0] + ".txt"
result_img = draw_rotated_bounding_box(image_filename, label_filename)
result_img.show()
```
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