YOLO格式的DOTA数据集
本仓库提供了一个经过处理的DOTA数据集，特别适用于使用YOLO目标检测模型的训练和评估。以下是该数据集的主要特点和内容：
数据集特点
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长边表示法：数据集中的目标标注采用了长边表示法，确保了目标位置的准确性和一致性。
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切割后的原始数据集和标签：数据集已经过预处理，包含切割后的原始图像和对应的标签文件。切割参数为
gap=200和subsize=1024，确保了数据集的完整性和可用性。 -
YOLO格式标签对应的可视化示例：为了方便用户理解和验证标签的正确性，我们提供了YOLO格式标签对应的可视化示例图像。这些示例图像展示了目标在图像中的具体位置和类别信息。
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自动删除无目标图像：在数据预处理过程中，我们自动删除了没有目标的图像，确保数据集的纯净度和训练效率。
使用说明
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下载数据集：请从本仓库下载数据集文件。
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解压缩：下载完成后，解压缩文件以获取数据集和标签文件。
- 数据集结构：数据集包含以下文件夹：
images/：存放切割后的原始图像。labels/：存放对应的YOLO格式标签文件。visualization/：存放YOLO格式标签对应的可视化示例图像。
- 训练和评估：将数据集导入到你的YOLO模型训练框架中，进行模型的训练和评估。
注意事项
- 请确保在使用数据集前，已经正确配置了YOLO模型的训练环境。
- 数据集中的图像和标签已经过预处理，可以直接用于训练，无需额外处理。
希望本数据集能够帮助你在目标检测任务中取得更好的效果！如果有任何问题或建议，欢迎提出。