DOTA分割数据集

### DOTA 数据集及其在分割任务中的应用 DOTA (Dataset for Object Detection in Aerial Images) 是一个大规模的航拍图像数据集，主要用于目标检测任务。然而，在某些研究工作中，该数据集也被扩展应用于其他计算机视觉任务，例如语义分割和实例分割[^4]。 #### 1. DOTA 数据集概述 DOTA 数据集由南京大学提出，包含超过 280,000 幅高分辨率航空图像，覆盖了 15 类常见物体类别。尽管其主要设计目的是支持目标检测任务，但由于其丰富的标注信息以及多样化的场景分布，它也可以被用来完成更复杂的任务，比如语义分割或实例分割。 #### 2. 使用 DOTA 进行分割任务的可能性 虽然原始版本的 DOTA 主要提供边界框形式的目标检测标注，但在后续的研究中，一些工作已经尝试将其转化为适合分割任务的形式。例如： - **iFS-RCNN 方法** 提供了一种增量式的少样本实例分割框架，可以利用少量带掩码标注的数据来实现高效的模型训练[^2]。 - 另外，通过手动或者半自动的方式将现有的矩形框标注转换成像素级掩码标注也是可行的一种方法。这可以通过特定工具（如 LabelMe 或 VGG Image Annotator）完成，从而使得 DOTA 能够适用于分割任务[^3]。 #### 3. 实现步骤说明 为了使 DOTA 更加适配于分割任务，通常需要以下几个处理阶段： - **图片整理**: 将所有参与实验的图片按照一定规则存储到指定文件夹下，并区分训练集与验证集。 - **生成 train.txt 和 val.txt 文件**: 列举每张图片对应的路径名以便加载器读取相应数据源。 - **标签格式转换**: 如果原生仅有 bbox 标签，则需进一步加工成为 polygon 形状再转为 mask 掩膜。具体流程可能涉及 `txt -> xml` 的初步解析过程，随后执行 `xml -> json` 的最终转化操作以适应主流深度学习框架的要求。 以下是 Python 中的一个简单脚本片段展示如何批量修改 XML 文件结构并保存新的 JSON 输出作为 COCO-style Mask RCNN 输入之一部分: ```python import os from lxml import etree import json def convert_xml_to_coco(xml_dir, output_json_path): annotations = [] images = [] image_id = 0 annotation_id = 1 for filename in os.listdir(xml_dir): if not filename.endswith('.xml'): continue tree = etree.parse(os.path.join(xml_dir, filename)) width = int(tree.find('size/width').text) height = int(tree.find('size/height').text) image_info = { 'file_name': filename.replace(".xml", ".png"), 'id': image_id, 'width': width, 'height': height } images.append(image_info) objects = tree.findall('object') for obj in objects: category = obj.find('name').text 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) area = (xmax - xmin)*(ymax-ymin) segmentation = [[xmin,ymin,xmax,ymin,xmax,ymax,xmin,ymax]] ann = { 'segmentation': segmentation, 'area': area, 'iscrowd': 0, 'image_id': image_id, 'bbox':[xmin, ymin, xmax-xmin, ymax-ymin], 'category_id': categories.index(category)+1, 'id':annotation_id } annotations.append(ann) annotation_id +=1 image_id+=1 with open(output_json_path,'w') as f: json.dump({'images':images,'annotations':annotations},f) categories=['plane', 'ship', ... ] # Add all your classes here. convert_xml_to_coco('/path/to/xmls','output.json') ``` 此代码仅作为一个基础模板，实际部署时还需要依据具体的业务需求调整细节参数设置。 ---