─░├žeri─če ge├ž

DOTA8 Veri K├╝mesi

Giri┼č

Ultralytics DOTA8, b├Âl├╝nm├╝┼č DOTAv1 setinin 4'├╝ e─čitim ve 4'├╝ do─črulama i├žin olmak ├╝zere ilk 8 g├Âr├╝nt├╝s├╝nden olu┼čan k├╝├ž├╝k ama ├žok y├Ânl├╝ bir nesne alg─▒lama veri k├╝mesidir. Bu veri k├╝mesi, nesne alg─▒lama modellerini test etmek ve hata ay─▒klamak ya da yeni alg─▒lama yakla┼č─▒mlar─▒n─▒ denemek i├žin idealdir. 8 g├Âr├╝nt├╝ ile kolayca y├Ânetilebilecek kadar k├╝├ž├╝kt├╝r, ancak e─čitim boru hatlar─▒n─▒ hatalara kar┼č─▒ test etmek ve daha b├╝y├╝k veri k├╝melerini e─čitmeden ├Ânce bir ak─▒l sa─čl─▒─č─▒ kontrol├╝ g├Ârevi g├Ârecek kadar ├že┼čitlidir.

Bu veri seti Ultralytics HUB ile kullan─▒lmak ├╝zere tasarlanm─▒┼čt─▒r ve YOLOv8.

Veri K├╝mesi YAML

Veri k├╝mesi yap─▒land─▒rmas─▒n─▒ tan─▒mlamak i├žin bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyas─▒ kullan─▒l─▒r. Veri k├╝mesinin yollar─▒, s─▒n─▒flar─▒ ve di─čer ilgili bilgiler hakk─▒nda bilgi i├žerir. DOTA8 veri k├╝mesi s├Âz konusu oldu─čunda dota8.yaml dosyas─▒ ┼ču adreste tutulur https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/dota8.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/dota8.yaml

# Ultralytics YOLO ­čÜÇ, 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
# ÔöťÔöÇÔöÇ ultralytics
# ÔööÔöÇÔöÇ datasets
#     ÔööÔöÇÔöÇ dota8  ÔćÉ 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

Kullan─▒m

DOTA8 veri k├╝mesinde 640 g├Âr├╝nt├╝ boyutuyla 100 epok i├žin bir YOLOv8n-obb modelini e─čitmek i├žin a┼ča─č─▒daki kod par├žac─▒klar─▒n─▒ kullanabilirsiniz. Kullan─▒labilir ba─č─▒ms─▒z de─či┼čkenlerin kapsaml─▒ bir listesi i├žin Model E─čitimi sayfas─▒na bak─▒n.

Tren ├ľrne─či

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

├ľrnek G├Âr├╝nt├╝ler ve A├ž─▒klamalar

A┼ča─č─▒da DOTA8 veri k├╝mesinden baz─▒ g├Âr├╝nt├╝ ├Ârnekleri ve bunlara kar┼č─▒l─▒k gelen ek a├ž─▒klamalar yer almaktad─▒r:

Veri k├╝mesi ├Ârnek g├Âr├╝nt├╝s├╝

  • Mozaiklenmi┼č G├Âr├╝nt├╝: Bu g├Âr├╝nt├╝, mozaiklenmi┼č veri k├╝mesi g├Âr├╝nt├╝lerinden olu┼čan bir e─čitim grubunu g├Âstermektedir. Mozaikleme, e─čitim s─▒ras─▒nda kullan─▒lan ve her bir e─čitim grubundaki nesne ve sahne ├že┼čitlili─čini art─▒rmak i├žin birden fazla g├Âr├╝nt├╝y├╝ tek bir g├Âr├╝nt├╝de birle┼čtiren bir tekniktir. Bu, modelin farkl─▒ nesne boyutlar─▒na, en boy oranlar─▒na ve ba─člamlara genelleme yetene─čini geli┼čtirmeye yard─▒mc─▒ olur.

Bu ├Ârnek, DOTA8 veri setindeki g├Âr├╝nt├╝lerin ├že┼čitlili─čini ve karma┼č─▒kl─▒─č─▒n─▒ ve e─čitim s├╝recinde mozaikleme kullanman─▒n faydalar─▒n─▒ g├Âstermektedir.

At─▒flar ve Te┼čekk├╝r

Ara┼čt─▒rma veya geli┼čtirme ├žal─▒┼čmalar─▒n─▒zda DOTA veri setini kullan─▒yorsan─▒z, l├╝tfen a┼ča─č─▒daki makaleye at─▒fta bulunun:

@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}
}

DOTA veri setlerinin arkas─▒ndaki ekibe, bu veri setinin k├╝rat├Ârl├╝─č├╝nde g├Âsterdikleri ├Âvg├╝ye de─čer ├žaba i├žin ├Âzel bir te┼čekk├╝r notu. Veri setini ve n├╝anslar─▒n─▒ kapsaml─▒ bir ┼čekilde anlamak i├žin l├╝tfen resmi DOTA web sitesini ziyaret edin.



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

Yorumlar