参考 ultralytics/data/split_dota.py
注
このファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/split_dota .py にあります。もし問題を発見したら、Pull Request🛠️ を投稿して修正にご協力ください。ありがとうございました!
ultralytics.data.split_dota.bbox_iof(polygon1, bbox2, eps=1e-06)
bbox1とbbox2の間のiofsを計算する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
polygon1 |
ndarray
|
ポリゴン座標、(n, 8)。 |
必須 |
bbox2 |
ndarray
|
バウンディングボックス、(n ,4)。 |
必須 |
ソースコード ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.load_yolo_dota(data_root, split='train')
DOTAデータセットをロードする。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
data_root |
str
|
データルート |
必須 |
split |
str
|
分割されたデータセットは、trainまたはvalである。 |
'train'
|
備考
DOTAデータセットで想定されるディレクトリ構造: - data_root - 画像 - トレーニング - 値 - ラベル - トレーニング - 値
ソースコード 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)
ウィンドウの座標を取得する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
im_size |
tuple
|
元の画像サイズ、(h、w)。 |
必須 |
crop_sizes |
List(int
|
窓のクロップサイズ。 |
[1024]
|
gaps |
List(int
|
作物と作物の間のギャップ。 |
[200]
|
im_rate_thr |
float
|
画像面積で割ったウィンドウ領域のしきい値。 |
0.6
|
ソースコード ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.get_window_obj(anno, windows, iof_thr=0.7)
各ウィンドウのオブジェクトを取得する。
ソースコード ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.crop_and_save(anno, windows, window_objs, im_dir, lb_dir)
画像をトリミングし、新しいラベルを保存します。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
anno |
dict
|
注釈ディクテーション |
必須 |
windows |
list
|
ウィンドウの座標のリスト。 |
必須 |
window_objs |
list
|
各ウィンドウ内のラベルのリスト。 |
必須 |
im_dir |
str
|
画像の出力ディレクトリパス。 |
必須 |
lb_dir |
str
|
ラベルの出力ディレクトリパス。 |
必須 |
備考
DOTAデータセットで想定されるディレクトリ構造: - data_root - 画像 - トレーニング - 値 - ラベル - トレーニング - 値
ソースコード ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.split_images_and_labels(data_root, save_dir, split='train', crop_sizes=[1024], gaps=[200])
画像とラベルの両方を分割する。
備考
DOTAデータセットで想定されるディレクトリ構造: - data_root - 画像 - 分割 - ラベル - 分割 そして出力ディレクトリ構造は - save_dir - images - 分割 - ラベル - 分割
ソースコード ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.split_trainval(data_root, save_dir, crop_size=1024, gap=200, rates=[1.0])
分割列車とDOTAのバルブセット。
備考
DOTAデータセットで想定されるディレクトリ構造: - data_root - 画像 - トレーニング - 値 - ラベル - トレーニング - val であり、出力ディレクトリ構造は - save_dir - images - train - val - ラベル - 列車 - 値
ソースコード ultralytics/data/split_dota.py
ultralytics.data.split_dota.split_test(data_root, save_dir, crop_size=1024, gap=200, rates=[1.0])
DOTAのスプリットテストセット、ラベルはこのセットには含まれていません。
備考
DOTAデータセットで想定されるディレクトリ構造: - data_root - images - test 出力ディレクトリ構造は - save_dir - 画像 - テスト