DOTA8 데이터 세트

소개

Ultralytics DOTA8은 작지만 다양한 용도로 활용 가능한 물체 감지 데이터 세트로, 분할된 DOTAv1 세트의 첫 8개 이미지 중 훈련용 이미지 4개와 검증용 이미지 4개로 구성되어 있습니다. 이 데이터 세트는 물체 감지 모델을 테스트하고 디버깅하거나 새로운 감지 접근 방식을 실험하는 데 이상적입니다. 8개 이미지로 구성되어 있어 관리하기 쉬우면서도 훈련 파이프라인의 오류를 테스트하고 더 큰 데이터 세트를 훈련하기 전에 건전성 검사 역할을 할 수 있을 만큼 다양합니다.

이 데이터 세트는 Ultralytics HUB 및 YOLOv8.

데이터 세트 YAML

데이터 세트 구성을 정의하는 데는 YAML(또 다른 마크업 언어) 파일이 사용됩니다. 여기에는 데이터 세트의 경로, 클래스 및 기타 관련 정보에 대한 정보가 포함되어 있습니다. DOTA8 데이터 세트의 경우, 데이터 세트의 dota8.yaml 파일은 다음 위치에서 유지됩니다. 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

사용법

이미지 크기가 640인 100개의 에포크에 대해 DOTA8 데이터 세트에서 YOLOv8n-obb 모델을 훈련하려면 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수의 전체 목록은 모델 학습 페이지를 참조하세요.

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

샘플 이미지 및 주석

다음은 DOTA8 데이터 세트의 이미지와 해당 주석의 몇 가지 예시입니다:

• 모자이크 이미지: 이 이미지는 모자이크된 데이터 세트 이미지로 구성된 훈련 배치의 예시입니다. 모자이크는 여러 이미지를 하나의 이미지로 결합하여 각 훈련 배치 내에서 다양한 개체와 장면을 늘리기 위해 훈련 중에 사용되는 기술입니다. 이를 통해 다양한 객체 크기, 종횡비 및 컨텍스트에 일반화하는 모델의 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이 예시는 DOTA8 데이터 세트에 포함된 이미지의 다양성과 복잡성, 그리고 훈련 과정에서 모자이크 사용의 이점을 보여줍니다.

인용 및 감사

연구 또는 개발 작업에 DOTA 데이터셋을 사용하는 경우 다음 논문을 인용해 주세요:

@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}
}

이 데이터 세트를 큐레이팅하는 데 많은 노력을 기울인 DOTA 데이터 세트 제작팀에게 특별히 감사의 말씀을 전합니다. 데이터 세트와 그 뉘앙스에 대해 자세히 알아보려면 공식 DOTA 웹사이트를 방문하시기 바랍니다.

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