攸县做网站的,天地心公司做网站怎样,关键词推广效果,佛山网站建设推广厂商排名1.UCAS-AOD简介
1.1数据说明
遥感图像#xff0c;又名高分辨率遥感图像。遥感图像的分类依据是根据成像的介质不同来进行分类的。UCAS-AOD (Zhu et al.#xff0c;2015)用于飞机和汽车的检测#xff0c;包含飞机与汽车2类样本以及一定数量的反例样本#xff08;背景… 1.UCAS-AOD简介
1.1数据说明
遥感图像又名高分辨率遥感图像。遥感图像的分类依据是根据成像的介质不同来进行分类的。UCAS-AOD (Zhu et al.2015)用于飞机和汽车的检测包含飞机与汽车2类样本以及一定数量的反例样本背景总共包含2420幅图像和14596个实例。论文中特别提到了目标检测的方向健壮性所以在数据集标注过程中作者对数据进行了一定程度的筛选使得图像中的物体方向分布均匀数据集具体内容如下
内容飞机图像飞机实例汽车图像汽车实例反例图像数量100074825107114910
数据集中目标为航拍图像下的飞机和车辆使用Google Earth软件在全球部分区域中截取的图像。
1.2数据格式
数据集分为CAR、PLANE、NEG三个文件CAR、PLANE为正例图像NEG为反例图像。正例图像以P数字序号命名反例图像以N数字序号命名所有图像为PNG格式尺寸为1280x659和1372x941。UCAS-AOD采用HBBhorizontal bounding box的标注方法图像的groundtruth采用txt格式保存以图像的同名文档方式存储。对于整理好的txt文档数据每列的属性如下
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,theta,x,y, width,height
其中x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4为旋转矩形框四个顶点theta为倾斜角。
2.UCAS-AOD数据处理
2.1处理成如下格式
x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 class class_index
处理代码如下
import os# 输入和输出文件夹路径
input_folder_path label
output_folder_path txt# 遍历labels文件夹下所有txt文件
for filename in os.listdir(input_folder_path):if filename.endswith(.txt):input_file_path os.path.join(input_folder_path, filename)output_file_path os.path.join(output_folder_path, filename)# 打开原始文件并创建一个新文件用于写入修改后的数据with open(input_file_path, r) as input_file, open(output_file_path, w) as output_file:for line in input_file:# 在这里你可以对每一行的内容进行处理# 例如将每一行的数据以制表符分割并转换为浮点数列表data [float(value) for value in line.strip().split(\t)]# 仅保留每行数据的前8个数data data[:8]# 将处理后的数据写入新文件output_line \t.join(map(str, data)) \tPLANE \t1\noutput_file.write(output_line)print(f数据已保存到 {output_file_path})分别以CAR和PLANE为例得到
276.3971 91.25021 291.1375 38.23406 330.8891 49.28647 316.1486 102.3026 CAR 0
254.0147 168.3054 253.027 124.0611 314.917 122.6796 315.9046 166.9239 PLANE 1
2.2进行obb格式的转换
from ultralytics.data.converter import convert_dota_to_yolo_obb
convert_dota_to_yolo_obb(C:\myyolo\ultralytics-main\dataobb)
#关于dataobb文件下的目录可参考https://blog.csdn.net/qq_41301570/article/details/135540398
以上面CAR和PLANE为例转换后的结果如下
0 0.215935 0.138468 0.227451 0.0580183 0.258507 0.0747898 0.246991 0.155239
1 0.198449 0.255395 0.197677 0.188257 0.246029 0.18616 0.2468 0.253299
2.3进行训练
如果你不想浪费时间进行数据的处理可私戳获取数据集 2.4进行验证 最后
小编会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesignergui设计、simulink仿真......希望能帮到你
