コンテンツへスキップ

DOTA8 データセット

はじめに

UltralyticsDOTA8は、分割されたDOTAv1セットの最初の8画像(学習用4画像、検証用4画像)から構成される、小さいが汎用性の高い指向性物体検出データセットである。このデータセットは、物体検出モデルのテストやデバッグ、あるいは新しい検出アプローチの実験に最適である。8枚の画像で、簡単に管理できるほど十分小さく、しかもトレーニングパイプラインのエラーをテストし、より大きなデータセットをトレーニングする前のサニティチェックとして機能するほど多様です。

このデータセットはUltralytics HUBおよび YOLOv8.

データセット YAML

YAML (Yet Another Markup Language) ファイルはデータセットの設定を定義するために使われる。このファイルには、データセットのパス、クラス、その他の関連情報が含まれている。DOTA8データセットの場合は dota8.yaml ファイルは 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

使用方法

DOTA8データセットでYOLOv8n-obbモデルを画像サイズ640で100エポック訓練するには、以下のコード・スニペットを使用できます。利用可能な引数の包括的なリストについては、モデルのトレーニングページを参照してください。

列車の例

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

サンプル画像と注釈

DOTA8データセットの画像の例を、対応するアノテーションとともに紹介する:

データセットサンプル画像

  • モザイク画像:この画像は、モザイク処理されたデータセット画像で構成されたトレーニングバッチを示す。モザイク処理とは、複数の画像を1つの画像に合成し、各トレーニングバッチ内のオブジェクトやシーンの種類を増やすトレーニング時に使用される手法です。これにより、異なるオブジェクトサイズ、アスペクト比、コンテクストに対するモデルの汎化能力を向上させることができます。

この例では、DOTA8データセットの画像の多様性と複雑さ、および学習プロセスでモザイク処理を使用する利点を示している。

引用と謝辞

研究開発においてDOTAデータセットを使用する場合は、以下の論文を引用してください:

@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}
}

このデータセットのキュレーションに多大な努力を払ってくれたDOTAデータセットの開発チームに感謝の意を表したい。このデータセットとそのニュアンスの詳細については、DOTAの公式ウェブサイトをご覧ください。



作成 2024-01-09 更新 2024-01-09
著者笑q(1)

コメント