YOLO格式的DOTA遥感数据集(HBB水平框)
介绍
本资源库提供了DOTA数据集转换为YOLO模型适用格式的下载。DOTA作为一个大型的航空目标检测数据集，包含了多种类别目标，如公路、铁路、建筑等，且具有挑战性的尺寸和方向。此转换旨在适应YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的训练需求，特别是针对水平边界框（HBB）的处理。
资源内容
- 数据集转换：分享了V1.0版本的DOTA数据集处理成果，将原标注转换为YOLO所需的标注格式。
- 图片处理：所有图片已转换为JPG格式，并进行了必要的裁剪处理，以满足YOLO模型训练的要求。
- 标注文件：
labels/目录下包含转换后的YOLO标注文件，每个文件对应一个图片，遵循YOLO的标注规则。 - 环境配置与教程：虽未直接包含在此下载内，但原CSDN博客文章提供了环境搭建、数据集下载与转换的详细步骤指导。
获取资源
资源可通过提供的百度云链接下载，提取码为iw3w。下载包内含有原始未经切割的DOTA数据集(DOTA_original)和经过处理适配YOLO的分割数据集(DOTA_split)，后者包括已调整格式的图像和标签。
使用指南
- 环境准备：确保您的开发环境中已安装必要的深度学习库，如PyTorch。
- 数据准备：解压下载的压缩包，根据YOLO训练要求配置数据集路径。
- 转换理解：了解YOLO的标注格式，确保标注文件正确无误。
- 训练模型：利用转换后的数据集开始训练YOLO模型，可以是YOLOv4、v5或其他支持YOLO格式的变体。
注意事项
- 此数据集特别适用于那些希望在遥感图像上应用YOLO模型的研究者和开发者。
- 对于V1.5版本的DOTA数据集，作者仅完成了PNG到JPG的格式转换，其他处理未涵盖。
- 训练模型时，请参考YOLO官方文档和社区资源，以获得最佳实践和技巧。
致谢
感谢原发布者Lg fly在CSDN上的分享，以及其详细的博客文章，这为遥感图像处理和YOLO模型训练提供了宝贵的资源和指引。
通过这个README.md，使用者可以快速了解资源内容、下载方法和基本使用流程，便于在遥感目标检测项目中快速启动YOLO模型的训练。