DOTA：面向航空影像目标检测的大规模数据集
DOTA 是一个面向航空影像目标检测的大规模数据集，由武汉大学、华中科技大学等机构的研究人员创建。该数据集的图像来源于不同的传感器和平台，包含了尺度、方向和形状各异的目标。
每张图像均标注了有向边界框（OBB） 和水平边界框（HBB），其中 v1.0 版本涵盖 15 个类别，v1.5 版本涵盖 16 个类别。
| 子集 | 图像数量（v1.0/v1.5/v2.0） | 描述 |
|---|---|---|
| Train | 1,411 | 带有完整标注的训练集（v1.0 + v1.5） |
| Val | 458 | 带有标注的验证集 |
| Test | 937 | 测试集（无公开标签） |
| ID | 类别 | ID | 类别 |
|---|---|---|---|
| 1 | plane | 9 | Small_Vehicle |
| 2 | ship | 10 | Large_Vehicle |
| 3 | storage_tank | 11 | Harbor |
| 4 | baseball_diamond | 12 | Swimming_pool |
| 5 | tennis_court | 13 | Roundabout |
| 6 | basketball_court | 14 | Soccer_ball_field |
| 7 | Ground_Track_Field | 15 | Helicopter |
| 8 | Bridge |
container-crane）包含 v1.0 的所有类别，并新增：
| ID | 类别 |
|---|---|
| 16 | container-crane |
每个标注文件（.txt）中，每行包含一个目标的标注信息：
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,category,difficult| 字段 | 描述 |
|---|---|
| x1..y4 | 定向边界框的四个角坐标 |
| category | 对象类别名称 |
| difficult | 0：不难，1：难 |
DOTA/
├── images/
│ ├── train_part1.zip (469 images: P0000.png ~ P0xxx.png)
│ ├── train_part2.zip (474 images) [filename: trian_part2.zip]
│ ├── train_part3.zip (468 images)
│ ├── val_part1.zip (458 images)
│ ├── test_part1.zip (469 images)
│ └── test_part2.zip (468 images)
│
├── labels/
│ ├── train_labelTxt_v1.0& (train labels v1.0 + v1.5)
│ │ ├── labelTxt-v1.0/
│ │ │ ├── train_labelTxt.zip (v1.0 OBB)
│ │ │ └── Train_Task2_gt.zip (v1.0 Task2 segmentation)
│ │ └── labelTxt-v1.5/
│ │ ├── DOTA-v1.5_train.zip (v1.5 OBB)
│ │ └── DOTA-v1.5_train_hbb.zip (v1.5 HBB)
│ │
│ └── val_labelTxt_v1.0& (val labels v1.0 + v1.5)
│ ├── labelTxt-v1.0/
│ │ ├── val_labelTxt.zip (v1.0 OBB)
│ │ └── Val_Task2_gt.zip (v1.0 Task2 segmentation)
│ └── labelTxt-v1.5/
│ ├── DOTA-v1.5_val.zip (v1.5 OBB)
│ └── DOTA-v1.5_val_hbb.zip (v1.5 HBB)
│
└── test_info.json (19,377 800×800 test image patches metadata)注意：文件
trian_part2.zip的文件名存在拼写错误（正确应为train_part2.zip）。请在脚本中相应处理。
注意：测试集标签未包含在内，因为官方 DOTA 团队未公开发布。
如果您在研究中使用此数据集，请引用：
@article{xia2018dota,
title={DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images},
author={Xia, Gui-Song and Bai, Xiang and Ding, Jian and Zhu, Zhen and Belongie, Serge and Luo, Jiebo and Datcu, Mihai and Pelillo, Marcello and Zhang, Liangpei},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
year={2018}
}
@article{ding2019dota,
title={Object Detection in Aerial Images: A Large-scale Benchmark and Challenges},
author={Ding, Jian and Xue, Nan and Xia, Gui-Song and Bai, Xiang and Yang, Wei and Yang, Michael and Belongie, Serge and Luo, Jiebo and Datcu, Mihai and Pelillo, Marcello and Zhang, Liangpei},
journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
year={2021}
}本仓库是 DOTA 数据集（v1.0 和 v1.5 标注）的镜像，旨在为中国用户提供便捷的访问途径。
格物实验室 — 天津商业大学 理学院
感谢原始 DOTA 团队（武汉大学 CAPTAIN 实验室）创建并维护了这一具有影响力的基准数据集。
同时感谢 AtomGit（atomgit.com）提供仓库托管平台及 Git LFS 支持，为大规模数据集的高效分发提供了便利。
注意：数据集的所有权利归原作者所有。本镜像为非官方版本，仅用于研究目的。