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DOTA8-Datensatz

EinfĂŒhrung

Ultralytics DOTA8 ist ein kleiner, aber vielseitiger orientierter Objektdatensatz, der aus den ersten 8 Bildern der 8 Bilder des geteilten DOTAv1-Satzes besteht, 4 fĂŒr das Training und 4 fĂŒr die Validierung. Dieser Datensatz ist ideal zum Testen und Debuggen von Objekterkennungsmodellen oder zum Experimentieren mit neuen ErkennungsansĂ€tzen. Mit 8 Bildern ist er klein genug, um leicht handhabbar zu sein, und dennoch vielfĂ€ltig genug, um die Trainingspipelines auf Fehler zu testen und als Sicherheitscheck vor dem Training grĂ¶ĂŸerer DatensĂ€tze zu dienen.

Dieser Datensatz ist fĂŒr die Verwendung mit Ultralytics HUB und YOLOv8.

Datensatz YAML

Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird verwendet, um die Konfiguration des Datensatzes zu definieren. Sie enthĂ€lt Informationen ĂŒber die Pfade des Datensatzes, die Klassen und andere wichtige Informationen. Im Fall des DOTA8-Datensatzes ist die dota8.yaml Datei wird verwaltet unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/dota8.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/dota8.yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# DOTA8 dataset 8 images from split DOTAv1 dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/obb/dota8/
# Example usage: yolo train model=yolov8n-obb.pt data=dota8.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── dota8  ← downloads here (1MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/dota8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images

# Classes for DOTA 1.0
names:
  0: plane
  1: ship
  2: storage tank
  3: baseball diamond
  4: tennis court
  5: basketball court
  6: ground track field
  7: harbor
  8: bridge
  9: large vehicle
  10: small vehicle
  11: helicopter
  12: roundabout
  13: soccer ball field
  14: swimming pool

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/dota8.zip

Verwendung

Um ein YOLOv8n-obb Modell auf dem DOTA8-Datensatz fĂŒr 100 Epochen mit einer BildgrĂ¶ĂŸe von 640 zu trainieren, kannst du die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfĂŒgbaren Argumente findest du auf der Seite Modelltraining.

Beispiel fĂŒr einen Zug

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-obb.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='dota8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo obb train data=dota8.yaml model=yolov8n-obb.pt epochs=100 imgsz=640

Beispielbilder und Anmerkungen

Hier sind einige Beispiele fĂŒr Bilder aus dem DOTA8-Datensatz, zusammen mit den entsprechenden Anmerkungen:

Datensatz Beispielbild

  • Mosaikbild: Dieses Bild zeigt einen Trainingsstapel, der aus Mosaikbildern des Datensatzes besteht. Beim Mosaikieren werden wĂ€hrend des Trainings mehrere Bilder zu einem einzigen Bild kombiniert, um die Vielfalt der Objekte und Szenen in jedem Trainingsstapel zu erhöhen. Dadurch wird die FĂ€higkeit des Modells verbessert, sich auf unterschiedliche ObjektgrĂ¶ĂŸen, SeitenverhĂ€ltnisse und Kontexte einzustellen.

Das Beispiel zeigt die Vielfalt und KomplexitÀt der Bilder im DOTA8-Datensatz und die Vorteile der Mosaikbildung im Trainingsprozess.

Zitate und Danksagungen

Wenn du den DOTA-Datensatz in deiner Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte das folgende Papier:

@article{9560031,
  author={Ding, Jian and Xue, Nan and Xia, Gui-Song and Bai, Xiang and Yang, Wen and Yang, Michael and Belongie, Serge and Luo, Jiebo and Datcu, Mihai and Pelillo, Marcello and Zhang, Liangpei},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  title={Object Detection in Aerial Images: A Large-Scale Benchmark and Challenges},
  year={2021},
  volume={},
  number={},
  pages={1-1},
  doi={10.1109/TPAMI.2021.3117983}
}

Ein besonderer Dank geht an das Team hinter den DOTA-DatensĂ€tzen fĂŒr ihre lobenswerte Arbeit bei der Zusammenstellung dieses Datensatzes. FĂŒr ein umfassendes VerstĂ€ndnis des Datensatzes und seiner Feinheiten besuche bitte die offizielle DOTA-Website.



Erstellt am 2024-01-09, Aktualisiert am 2024-01-09
Autoren: Laughing-q (1)

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