DOTA_devkit_YOLO-master工具使用 参见https://zhuanlan.zhihu.com/p/356416158 1.1、ImgSpliy.py 切图工具。 当然也切割了标签文件,这才是主要功能,子标签文件有可能为空文件 即没有目标;子图文件名记录了在原图中的位置信息和resize_rate. example |---images #一共1780*0.9张图片,大小不一,如某图片size=347...
DOTA_devkit_YOLO是一个用于评估Dota 2游戏中目标检测模型性能的工具包。它主要包括以下功能:1. DOTA.py:加载图片并绘制目标边框。这个脚本可以从Dota 2游戏地图中提取目标,并将其绘制在屏幕上。2. ImgSplit.py:分割数据集。这个脚本可以将训练和测试数据集分开,以便在
hukaixuan19970627/DOTA_devkit_YOLOPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork39 Star207 master 1Branch0Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit hukaixuan19970627 Update README.md ...
旋转+Mosaic时存在的像素缺失现象 注意2:Mosaic + Mixup会改变原始数据的输入分布,因此训练时可以参考YoloX的做法,在训练后期关闭多样本数据增强继续训练,此时的精度提升就十分明显。(具体提升多少确实忘了,表格数据在内网,而且此次比赛没用上,因为YoloX是我比赛后才看的,在安检数据集上测试了下,resume权重并以数据原...
for more details referhttps://github.com/CAPTAIN-WHU/DOTA_devkit transform label | 转换label mkdir dataset/trainsplit/labels mkdir dataset/valsplit/labels python3 data_transform/YOLO_Transform.py # check labels # cd dataset/trainsplit/labels # awk -F" " '{col[$1]++} END {for (i in col...
wsl/YOLOv5_DOTA_OBB 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 ...
CAPTAIN-WHU/DOTA_devkit More detailed explanation 想要了解相关实现的细节和原理可以看我的知乎文章: 自己改建YOLOv5旋转目标的踩坑记录. 有问题反馈 在使用中有任何问题,建议先按照install.md检查环境依赖项,再按照GetStart.md检查使用流程是否正确,善用搜索引擎和github中的issue搜索框,可以极大程度上节省你的时间。
2.2 自己制作YOLO标签格式的DOTA数据集 2.2.1 环境和安装 环境和安装包(安装包使用武汉大学提供的官方分割图像的包)如下: 环境:恒源云服务器 lib:DOTA_devkit(链接:https://github.com/CAPTAIN-WHU/DOTA_devkit)数据集:DOTA(链接:https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.html)补充:数据集DOTA也可以直接从...
You can refer to hukaixuan19970627/DOTA_devkit_YOLO. The Oriented YOLO Longside Format is: $ classid x_c y_c longside shortside Θ Θ∈[0, 180) * longside: The longest side of the oriented rectangle. * shortside: The other side of the oriented rectangle. * Θ: The angle between...
【旋转目标检测】YOLOv5应对无人机/遥感场景相关难点的解决方案. Usage Example 1. 'Get Dataset' Split the DOTA_OBB image and labels. Trans DOTA format to YOLO longside format. You can refer to hukaixuan19970627/DOTA_devkit_YOLO. The Oriented YOLO Longside Format is: $ classid x_c y_c...