柚子快報邀請碼778899分享：目標檢測——DOTA航拍數(shù)據(jù)集

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DOTA數(shù)據(jù)集是一個用于航空圖像中目標檢測的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，旨在幫助研究人員開發(fā)和評估航空圖像中的目標檢測算法。該數(shù)據(jù)集具有廣泛的應用價值，尤其在計算機視覺和遙感技術領域。

DOTA數(shù)據(jù)集的特點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，其圖像來源多樣，包括不同傳感器和平臺收集的航空圖像，這使得數(shù)據(jù)集具有豐富的場景變化和實際應用價值。其次，圖像中的目標具有廣泛的尺度、方向和形狀變化，這為目標檢測算法提供了極大的挑戰(zhàn)。最后，數(shù)據(jù)集中的目標實例由航空圖像解釋領域的專家進行標注，采用了具有8個自由度的任意四邊形進行標注，這種標注方式能夠更準確地反映目標的實際形狀和位置。

目前，DOTA數(shù)據(jù)集已經(jīng)發(fā)布了三個版本，每個版本都有其獨特的特點和應用場景。DOTA-v1.0是最初的版本，包含了15個常見類別、2806張圖像和188282個實例。該版本的數(shù)據(jù)集按照訓練集、驗證集和測試集的比例進行劃分，分別為1/2、1/6和1/3。DOTA-v1.5在v1.0的基礎上進行了擴展，使用了相同的圖像，但增加了對極小目標（少于10個像素）的標注，并添加了一個新的類別“集裝箱起重機”。這個版本的數(shù)據(jù)集總共包含403318個實例，圖像數(shù)量和數(shù)據(jù)集劃分與v1.0相同。DOTA-v2.0則進一步擴大了數(shù)據(jù)集的規(guī)模和范圍，收集了更多的Google Earth、GF-2衛(wèi)星和航空圖像。這個版本的數(shù)據(jù)集包含18個常見類別、11268張圖像和1793658個實例，相比v1.5增加了“機場”和“直升機停機坪”兩個新類別。此外，DOTA-v2.0還將圖像劃分為訓練集、驗證集、測試開發(fā)集和挑戰(zhàn)測試集，以更好地滿足不同的研究需求。

在實際應用中，DOTA數(shù)據(jù)集被廣泛應用于航空圖像中的目標檢測任務。研究人員可以利用該數(shù)據(jù)集訓練和優(yōu)化目標檢測算法，以提高算法在航空圖像中的準確性和魯棒性。此外，該數(shù)據(jù)集還可以用于計算機視覺分類、檢測、分割、跟蹤等任務的訓練，以及建筑重建、地物提取、地物屬性預測等特定領域的應用。

總的來說，DOTA數(shù)據(jù)集是一個具有豐富內容和廣泛應用價值的航空圖像目標檢測數(shù)據(jù)集。隨著研究的深入和實際應用的需求，該數(shù)據(jù)集將不斷更新和完善，以更好地服務于計算機視覺和遙感技術領域的發(fā)展。

官網(wǎng)： https://captain-whu.github.io/DOTA/index.html

數(shù)據(jù)集地址： https://www.kaggle.com/datasets/chandlertimm/dota-data

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