مرجع ل ultralytics/data/split_dota.py
ملاحظه
هذا الملف متاح في https://github.com/ultralytics/ultralytics/ نقطة / الرئيسية /ultralytics/البيانات/split_dota.py. إذا اكتشفت مشكلة ، فيرجى المساعدة في إصلاحها من خلال المساهمة في طلب 🛠️ سحب. شكرا لك 🙏!
ultralytics.data.split_dota.bbox_iof(polygon1, bbox2, eps=1e-06)
احسب iofs بين bbox1 و bbox2.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
polygon1 |
ndarray
|
إحداثيات المضلع ، (ن ، 8). |
مطلوب |
bbox2 |
ndarray
|
المربعات المحيطة ، (n ، 4). |
مطلوب |
شفرة المصدر في ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.load_yolo_dota(data_root, split='train')
تحميل مجموعة بيانات DOTA.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
data_root |
str
|
جذر البيانات. |
مطلوب |
split |
str
|
مجموعة البيانات المنقسمة ، يمكن أن تكون Train أو val. |
'train'
|
تلاحظ
بنية الدليل المفترضة لمجموعة بيانات DOTA: - data_root -الصور -قطار - فال -تسميات -قطار - فال
شفرة المصدر في ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.get_windows(im_size, crop_sizes=[1024], gaps=[200], im_rate_thr=0.6, eps=0.01)
الحصول على إحداثيات النوافذ.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
im_size |
tuple
|
حجم الصورة الأصلي، (h، w). |
مطلوب |
crop_sizes |
List(int
|
حجم المحاصيل من النوافذ. |
[1024]
|
gaps |
List(int
|
الفجوة بين المحاصيل. |
[200]
|
im_rate_thr |
float
|
عتبة مناطق النوافذ مقسومة على الصورة آريس. |
0.6
|
شفرة المصدر في ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.get_window_obj(anno, windows, iof_thr=0.7)
احصل على كائنات لكل نافذة.
شفرة المصدر في ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.crop_and_save(anno, windows, window_objs, im_dir, lb_dir)
اقتصاص الصور وحفظ التسميات الجديدة.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
anno |
dict
|
إملاء التعليق التوضيحي ، بما في ذلك |
مطلوب |
windows |
list
|
قائمة إحداثيات النوافذ. |
مطلوب |
window_objs |
list
|
قائمة بالتصنيفات داخل كل نافذة. |
مطلوب |
im_dir |
str
|
مسار دليل الإخراج للصور. |
مطلوب |
lb_dir |
str
|
مسار دليل الإخراج للتسميات. |
مطلوب |
تلاحظ
بنية الدليل المفترضة لمجموعة بيانات DOTA: - data_root -الصور -قطار - فال -تسميات -قطار - فال
شفرة المصدر في ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.split_images_and_labels(data_root, save_dir, split='train', crop_sizes=[1024], gaps=[200])
تقسيم كل من الصور والتسميات.
تلاحظ
بنية الدليل المفترضة لمجموعة بيانات DOTA: - data_root -الصور -شق -تسميات -شق وهيكل دليل الإخراج هو: - save_dir -الصور -شق -تسميات -شق
شفرة المصدر في ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.split_trainval(data_root, save_dir, crop_size=1024, gap=200, rates=[1.0])
سبليت القطار ومجموعة فال من DOTA.
تلاحظ
بنية الدليل المفترضة لمجموعة بيانات DOTA: - data_root -الصور -قطار - فال -تسميات -قطار - فال وهيكل دليل الإخراج هو: - save_dir -الصور -قطار - فال -تسميات -قطار - فال
شفرة المصدر في ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.split_test(data_root, save_dir, crop_size=1024, gap=200, rates=[1.0])
مجموعة اختبار الانقسام من DOTA ، لا يتم تضمين الملصقات ضمن هذه المجموعة.
تلاحظ
بنية الدليل المفترضة لمجموعة بيانات DOTA: - data_root -الصور -اختبر وهيكل دليل الإخراج هو: - save_dir -الصور -اختبر