深度学习DOTA数据集的格式

深度学习DOTA数据集通常包含以下文件：

1. 图像文件：这些文件包含游戏地图的屏幕截图或卫星图像，通常以JPG或PNG格式保存。

2. 标注文件：这些文件指定了图像中每个对象的位置和属性。通常采用XML或JSON格式。

3. 类别文件：这些文件列出了可能的对象类别和它们的ID值。通常以TXT格式保存。

4. 拆分文件：这些文件指定了数据集如何拆分为训练集、验证集和测试集。通常以TXT格式保存。

下面是一个标注文件的示例：

<annotation>
    <folder>DOTA</folder>
    <filename>img_001.jpg</filename>
    <size>
        <width>1024</width>
        <height>1024</height>
    </size>
    <object>
        <name>plane</name>
        <bndbox>
            <xmin>10</xmin>
            <ymin>20</ymin>
            <xmax>100</xmax>
            <ymax>200</ymax>
        </bndbox>
        <attribute>
            <occluded>0</occluded>
            <truncated>1</truncated>
            <difficult>0</difficult>
        </attribute>
    </object>
    <object>
        <name>ship</name>
        <bndbox>
            <xmin>500</xmin>
            <ymin>600</ymin>
            <xmax>800</xmax>
            <ymax>800</ymax>
        </bndbox>
        <attribute>
            <occluded>1</occluded>
            <truncated>0</truncated>
            <difficult>0</difficult>
        </attribute>
    </object>
</annotation>

这个文件指定了一个1024x1024像素的图像，包含两个对象，一个是“plane”（飞机），另一个是“ship”（船）。每个对象都有一个边界框，指定了它们在图像中的位置。此外，还指定了一些属性，如是否遮挡、是否被截断、是否难以检测等。