数据集格式准备和说明¶

DOTA 数据集¶

下载 DOTA 数据集¶

数据集可以从 DOTA 数据集的主页 DOTA 或 OpenDataLab 下载。

我们推荐使用 OpenDataLab 下载，其中的文件夹结构已经按照需要排列好了，只需要解压即可，不需要费心去调整文件夹结构。

下载后解压数据集，并按如下文件夹结构存放。

${DATA_ROOT}
├── train
│   ├── images
│   │   ├── P0000.png
│   │   ├── ...
│   ├── labelTxt-v1.0
│   │   ├── labelTxt
│   │   │   ├── P0000.txt
│   │   │   ├── ...
│   │   ├── trainset_reclabelTxt
│   │   │   ├── P0000.txt
│   │   │   ├── ...
├── val
│   ├── images
│   │   ├── P0003.png
│   │   ├── ...
│   ├── labelTxt-v1.0
│   │   ├── labelTxt
│   │   │   ├── P0003.txt
│   │   │   ├── ...
│   │   ├── valset_reclabelTxt
│   │   │   ├── P0003.txt
│   │   │   ├── ...
├── test
│   ├── images
│   │   ├── P0006.png
│   │   ├── ...

其中，以 reclabelTxt 为结尾的文件夹存放了水平检测框的标注，目前仅使用了 labelTxt-v1.0 中旋转框的标注。

数据集切片¶

我们提供了 tools/dataset_converters/dota/dota_split.py 脚本用于 DOTA 数据集的准备和切片。

python tools/dataset_converters/dota/dota_split.py \
    [--splt-config ${SPLIT_CONFIG}] \
    [--data-root ${DATA_ROOT}] \
    [--out-dir ${OUT_DIR}] \
    [--ann-subdir ${ANN_SUBDIR}] \
    [--phase ${DATASET_PHASE}] \
    [--nproc ${NPROC}] \
    [--save-ext ${SAVE_EXT}] \
    [--overwrite]

脚本依赖于 shapely 包，请先通过 pip install shapely 安装 shapely。

参数说明：

--splt-config : 切片参数的配置文件。
--data-root: DOTA 数据集的存放位置。
--out-dir: 切片后的输出位置。
--ann-subdir: 标注文件夹的名字。默认为 labelTxt-v1.0 。
--phase: 数据集的阶段。默认为 trainval test 。
--nproc: 进程数量。默认为 8 。
--save-ext: 输出图像的扩展名，如置空则与原图保持一致。默认为 None 。
--overwrite: 如果目标文件夹已存在，是否允许覆盖。

基于 DOTA 数据集论文中提供的配置，我们提供了两种切片配置。

./split_config/single_scale.json 用于单尺度 single-scale 切片 ./split_config/multi_scale.json 用于多尺度 multi-scale 切片

DOTA 数据集通常使用 trainval 集进行训练，然后使用 test 集进行在线验证，大多数论文提供的也是在线验证的精度。如果你需要进行本地验证，可以准备 train 集和 val 集进行训练和测试。

示例:

使用单尺度切片配置准备 trainval 和 test 集

python tools/dataset_converters/dota/dota_split.py
    --split-config 'tools/dataset_converters/dota/split_config/single_scale.json'
    --data-root ${DATA_ROOT} \
    --out-dir ${OUT_DIR}

准备 DOTA-v1.5 数据集，它的标注文件夹名字是 labelTxt-v1.5

python tools/dataset_converters/dota/dota_split.py
    --split-config 'tools/dataset_converters/dota/split_config/single_scale.json'
    --data-root ${DATA_ROOT} \
    --out-dir ${OUT_DIR} \
    --ann-subdir 'labelTxt-v1.5'

使用单尺度切片配置准备 train 和 val 集

python tools/dataset_converters/dota/dota_split.py
    --split-config 'tools/dataset_converters/dota/split_config/single_scale.json'
    --data-root ${DATA_ROOT} \
    --phase train val \
    --out-dir ${OUT_DIR}

使用多尺度切片配置准备 trainval 和 test 集

python tools/dataset_converters/dota/dota_split.py
    --split-config 'tools/dataset_converters/dota/split_config/multi_scale.json'
    --data-root ${DATA_ROOT} \
    --out-dir ${OUT_DIR}

在运行完成后，输出的结构如下：

${OUT_DIR}
├── trainval
│   ├── images
│   │   ├── P0000__1024__0___0.png
│   │   ├── ...
│   ├── annfiles
│   │   ├── P0000__1024__0___0.txt
│   │   ├── ...
├── test
│   ├── images
│   │   ├── P0006__1024__0___0.png
│   │   ├── ...
│   ├── annfiles
│   │   ├── P0006__1024__0___0.txt
│   │   ├── ...

此时将配置文件中的 data_root 修改为 ${OUT_DIR} 即可开始使用 DOTA 数据集训练。