YOLO格式的DOTA遥感数据集(HBB水平框)

AI道路千万条，准备数据第一条

DOTA_split数据集下载

最近为了训练yolo4和5，下载了DOTA数据集来用，不过下载的数据需要处理后让它符合yolo的标注格式，折腾了一天终于搞定了数据集的问题，现在分享一下数据集的地址（我只处理了V1.0版的DOTA，V1.5的虽然也下载下来了，但是只把其中的png转换成了jpg，其他的没动）：

百度云：https://pan.baidu.com/s/1UX7oX3_x5CrP_SxSA7XKXQ
提取码: iw3w

里面有两个压缩包，其中DOTA_original是从DOTA官网下载的，DOTA_split是根据yolo要求处理过的；

1. images/ 中的图片已经改为.jpg格式，且已裁剪，因为我在colab训练yolov5的时候用png会报错
2. lables/ 中标注文件已经处理为yolo格式

lables/ 中标签示例：

类别名称：

# class names
names: ['small-vehicle', 'large-vehicle', 'plane', 'storage-tank', 
'ship', 'harbor', 'ground-track-field', 'soccer-ball-field', 'tennis-court',
 'swimming-pool', 'baseball-diamond', 'roundabout', 'basketball-court', 
 'bridge', 'helicopter']

训练代码下载

主要环境：
python 3.7 pytorch 1.7.1, torchvision 0.8.1
环境安装 ： pip install -r requirements.txt

百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1umW9M-X6cWGmLODa2-pzug
密码：1234

yolo5中dota_data/dota_name.yaml文件中设置的类别：

# PASCAL VOC dataset http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
# Download command: bash ./data/get_voc.sh
# Train command: python train.py --data voc.yaml
# Default dataset location is next to /yolov5:
#   /parent_folder
#     /VOC
#     /yolov5


# train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]

train: dota_data/images/train/   # 图片和label路径
val: dota_data/images/val/  

# number of classes
nc: 15

# class names
names: ['small-vehicle', 'large-vehicle', 'plane', 'storage-tank', 'ship',
 'harbor', 'ground-track-field','soccer-ball-field', 'tennis-court',
 'swimming-pool', 'baseball-diamond', 'roundabout', 'basketball-court', 
'bridge', 'helicopter']

其中dota_data/yolov5l_dota.yaml是yolov5l模型，可以根据自己的需求换成其他模型，比如s、m等

训练结果

训练时设置的 size = 640*640，2500张train，800张val