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DOTA8 डेटासेट

परिचय

Ultralytics DOTA8 एक छोटा, लेकिन बहुमुखी उन्मुख ऑब्जेक्ट डिटेक्शन डेटासेट है जो विभाजित DOTAv8 सेट की 8 छवियों की पहली 1 छवियों, प्रशिक्षण के लिए 4 और सत्यापन के लिए 4 से बना है। यह डेटासेट ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल के परीक्षण और डिबगिंग के लिए, या नए पहचान दृष्टिकोणों के साथ प्रयोग करने के लिए आदर्श है। 8 छवियों के साथ, यह आसानी से प्रबंधनीय होने के लिए काफी छोटा है, फिर भी त्रुटियों के लिए प्रशिक्षण पाइपलाइनों का परीक्षण करने और बड़े डेटासेट को प्रशिक्षित करने से पहले एक विवेक जांच के रूप में कार्य करने के लिए पर्याप्त विविध है।

यह डेटासेट उपयोग के लिए अभिप्रेत है Ultralytics HUB और YOLOv8.

डेटासेट YAML

डेटासेट कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करने के लिए एक YAML (अभी तक एक और मार्कअप भाषा) फ़ाइल का उपयोग किया जाता है। इसमें डेटासेट के पथ, कक्षाओं और अन्य प्रासंगिक जानकारी के बारे में जानकारी होती है। DOTA8 डेटासेट के मामले में, dota8.yaml फ़ाइल पर बनाए रखा जाता है 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

उपयोग

एक प्रशिक्षित करने के लिए YOLOv8n-obb मॉडल DOTA8 डेटासेट पर 100 युगों के लिए 640 के छवि आकार के साथ, आप निम्न कोड स्निपेट का उपयोग कर सकते हैं। उपलब्ध तर्कों की व्यापक सूची के लिए, मॉडल प्रशिक्षण पृष्ठ देखें।

ट्रेन का उदाहरण

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

नमूना छवियाँ और एनोटेशन

यहां DOTA8 डेटासेट से छवियों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं, साथ ही उनके संबंधित एनोटेशन के साथ:

डेटासेट नमूना छवि

  • मोज़ेड छवि: यह छवि मोज़ेक डेटासेट छवियों से बना एक प्रशिक्षण बैच प्रदर्शित करती है। मोज़ेसिंग प्रशिक्षण के दौरान उपयोग की जाने वाली एक तकनीक है जो प्रत्येक प्रशिक्षण बैच के भीतर वस्तुओं और दृश्यों की विविधता को बढ़ाने के लिए कई छवियों को एक ही छवि में जोड़ती है। यह विभिन्न ऑब्जेक्ट आकारों, पहलू अनुपात और संदर्भों को सामान्यीकृत करने की मॉडल की क्षमता को बेहतर बनाने में मदद करता है।

उदाहरण DOTA8 डेटासेट में छवियों की विविधता और जटिलता और प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान मोज़ेकिंग का उपयोग करने के लाभों को प्रदर्शित करता है।

प्रशंसा पत्र और पावती

यदि आप अपने शोध या विकास कार्य में DOTA डेटासेट का उपयोग करते हैं, तो कृपया निम्नलिखित पेपर का हवाला दें:

@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}
}

इस डेटासेट को क्यूरेट करने में उनके सराहनीय प्रयास के लिए DOTA डेटासेट के पीछे की टीम का विशेष सम्मान। डेटासेट और इसकी बारीकियों की संपूर्ण समझ के लिए, कृपया आधिकारिक DOTA वेबसाइट पर जाएं।



Created 2024-01-09, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (2), Laughing-q (1)

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