Set di dati DOTA8

Introduzione

Ultralytics DOTA8 è un piccolo ma versatile set di dati per il rilevamento di oggetti, composto dalle prime 8 immagini del set DOTAv1, 4 per la formazione e 4 per la validazione. Questo set di dati è l'ideale per testare e debuggare i modelli di rilevamento degli oggetti o per sperimentare nuovi approcci di rilevamento. Con 8 immagini, è abbastanza piccolo da essere facilmente gestibile, ma sufficientemente vario da poter testare le pipeline di addestramento per verificare la presenza di errori e fungere da verifica della correttezza prima di addestrare set di dati più grandi.

Questo set di dati è destinato all'utilizzo di Ultralytics HUB e di YOLOv8.

Set di dati YAML

Un file YAML (Yet Another Markup Language) viene utilizzato per definire la configurazione del dataset. Contiene informazioni sui percorsi del dataset, sulle classi e altre informazioni rilevanti. Nel caso del dataset DOTA8, il file dota8.yaml Il file viene mantenuto all'indirizzo https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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

Utilizzo

Per addestrare un modello YOLOv8n-obb sul dataset DOTA8 per 100 epoch con una dimensione dell'immagine di 640, puoi utilizzare i seguenti frammenti di codice. Per un elenco completo degli argomenti disponibili, consulta la pagina di addestramento del modello.

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

Immagini di esempio e annotazioni

Ecco alcuni esempi di immagini tratte dal dataset DOTA8, con le relative annotazioni:

• Immagine a mosaico: Questa immagine mostra un lotto di formazione composto da immagini del dataset mosaicate. Il mosaico è una tecnica utilizzata durante l'addestramento che combina più immagini in un'unica immagine per aumentare la varietà di oggetti e scene all'interno di ogni gruppo di addestramento. Questo aiuta a migliorare la capacità del modello di generalizzarsi a oggetti di dimensioni, rapporti di aspetto e contesti diversi.

L'esempio mostra la varietà e la complessità delle immagini del dataset DOTA8 e i vantaggi dell'utilizzo della mosaicatura durante il processo di formazione.

Citazioni e ringraziamenti

Se utilizzi il dataset DOTA nel tuo lavoro di ricerca o sviluppo, cita il seguente documento:

@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}
}

Una nota speciale di gratitudine al team che si occupa dei dataset DOTA per il loro encomiabile impegno nella cura di questo set di dati. Per una comprensione esaustiva del dataset e delle sue sfumature, visita il sito ufficiale di DOTA.

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