用于yolov11的DOTAv1.5数据集格式制作

一、原始数据集下载

官网下载🔗:Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/obb/dota-v2/

下载DOTAv1.5,下载好后是DOTAv1.5里是train、val和test,里面会有images和labelTxt

二、将图像images、文本标签labelTxt解压和汇合

在/data1/DOTAv1.5/train/文件夹下需要创建images、labels两个文件夹

把images里的每个part(例如train里的part1-3)里的图像都移动到images文件夹下

find /data1/DOTAv1.5/train/images/part{1,2,3}/images/ -type f -name "*.png" -exec mv {} /data1/DOTAv1.5/train/images/ \;

把labelTxt-v1.5里的所有txt文件移动到train下的labels下面

mv /data1/DOTAv1.5/train/labelTxt-v1.5/DOTA-v1.5_train_hbb/*.txt /data1/DOTAv1.5/train/labels/

然后可以检查一下train、val、test里的image是不是1411、458、937张(下面代码是检查train的),labels的train、val数量也是相应的

find /data1/DOTAv1.5/train/images/ -type f \( -name "*.png" -o -name "*.jpg" -o -name "*.jpeg" \) | wc -l

最终的目录树应该为

DOTAv1.5
├─ train
  &n
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用YOLOv8训练DOTA v1.0数据集。首先,我得回顾用户提供的引用内容,确保信息准确。引用1、2、3分别提到了YOLOv8_obb的训练、配置和数据集相关内容,特别是DOTA数据集的介绍。用户需要的是具体的教程或配置方法,所以应该分步骤说明。 首先,数据集准备是关键。DOTA v1.0是遥感图像数据集,需要处理成YOLOv8支持的格式。用户可能需要将原始的DOTA标注转换为YOLO OBB格式,也就是每个对象用多边形坐标表示。这一步可能需要脚本处理,但用户提供的引用中没有详细说明转换方法,可能需要提醒用户查找相关工具或参考社区资源。 接下来是配置文件。根据引用2,用户需要修改yolov8-obb.yaml中的类别数,比如DOTA有15个类别,所以将nc改为15。同时,数据集的YAML文件需要正确设置路径和类别名称。用户需要创建或修改mydata.yaml,指定训练、验证图像的路径以及类别列表。 然后,训练代码部分。引用2中的示例代码展示了如何加载模型配置和预训练权重,启动训练过程。用户需要确保文件路径正确,特别是.yaml和.pt文件的位置。此外,训练参数如epochs、batch_size、imgsz需要根据硬件调整,尤其是batch_size,如果显存不足可能需要调小。 推理部分可以参考引用1,加载训练好的best.pt模型进行预测,并保存结果。这里需要提醒用户验证模型效果时使用不同的图像,并检查保存路径是否正确。 可能遇到的问题包括数据集路径错误、标注格式不正确、类别数不匹配等。需要建议用户仔细检查配置文件和数据路径,确保与自己的项目结构一致。另外,如果训练中出现显存不足,调整batch_size和workers参数是必要的。 最后,用户可能需要进一步的优化或应用,比如模型导出、部署或性能分析。这部分可以作为后续步骤提及,但当前问题主要集中在训练配置上。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料支持每个步骤的正确性。</think>以下是使用YOLOv8训练DOTA v1.0数据集的详细步骤及配置方法: --- ### 一、数据集准备 1. **数据格式转换** DOTA v1.0数据集默认采用$(x_1,y_1,x_2,y_2,x_3,y_3,x_4,y_4,class)$格式的旋转框标注,需转换为YOLOv8-OBB支持的格式: $$class \quad x_1 \quad y_1 \quad x_2 \quad y_2 \quad x_3 \quad y_3 \quad x_4 \quad y_4$$ 可通过开源脚本(如DOTA_devkit)实现格式转换[^3]。 2. **目录结构配置** ``` datasets/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` --- ### 二、配置文件修改 1. **模型配置文件** 修改`yolov8-obb.yaml`中的类别数(DOTA v1.0包含15个类别): ```yaml nc: 15 # 类别数 scales: [...] # 保持默认网络结构 ``` 2. **数据集配置文件** 创建`mydata.yaml`,内容如下: ```yaml path: ./datasets train: images/train val: images/val names: 0: plane 1: ship ... # 按DOTA类别顺序填写全部15类 ``` --- ### 三、训练代码实现 ```python from ultralytics import YOLO # 初始化模型 model = YOLO('yolov8-obb.yaml').load('yolov8n-obb.pt') # 加载配置+预训练权重[^2] # 启动训练 model.train( data='mydata.yaml', epochs=100, imgsz=640, # 输入图像尺寸 batch=16, # 根据GPU显存调整 workers=4, # 数据加载线程数 optimizer='AdamW', # 推荐优化器 lr0=0.001 # 初始学习率 ) ``` > 注:训练日志可通过TensorBoard监控 --- ### 四、常见问题解决方案 | 问题类型 | 解决方法 | |---------|----------| | CUDA内存不足 | 减小`batch`值,启用混合精度(`amp=True`) | | 标注格式错误 | 使用`verify=True`参数验证标注文件 | | 类别不匹配 | 检查`mydata.yaml`的`names`顺序是否与标注文件一致 | --- ### 五、模型推理示例 ```python results = model.predict( 'datasets/images/val/P0003__1__0___0.png', conf=0.5, # 置信度阈值 iou=0.45, # NMS阈值 save=True, # 自动保存结果 save_txt=True # 保存预测标签 ) ``` [^1] ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值