深度学习DOTA数据集的格式

深度学习DOTA数据集的格式通常是图像与标注文件配对使用。其中，图像文件可以是常见的jpg、png等格式，标注文件则通常是xml格式或txt格式。

以xml格式为例，标注文件中通常包含以下信息：

1. 图像的文件名、宽度、高度等基本信息；
2. 目标的类别、位置（左上角坐标和右下角坐标）、旋转角度、长宽比等信息；
3. 可选的目标属性，如置信度、难度级别等。

样例xml文件如下：

<annotation>
    <filename>image.jpg</filename>
    <size>
        <width>1024</width>
        <height>1024</height>
    </size>
    <object>
        <name>car</name>
        <bndbox>
            <xmin>100</xmin>
            <ymin>200</ymin>
            <xmax>400</xmax>
            <ymax>500</ymax>
        </bndbox>
        <difficult>0</difficult>
        <score>0.9</score>
    </object>
    <object>
        <name>bus</name>
        <bndbox>
            <xmin>500</xmin>
            <ymin>300</ymin>
            <xmax>800</xmax>
            <ymax>700</ymax>
        </bndbox>
        <difficult>1</difficult>
        <score>0.8</score>
    </object>
</annotation>

在这个例子中，标注文件表示了一张1024x1024的图像，其中包含了一个车辆和一个公交车目标。车辆目标的左上角坐标为(100, 200)，右下角坐标为(400, 500)，难度级别为0，置信度为0.9；公交车目标的左上角坐标为(500, 300)，右下角坐标为(800, 700)，难度级别为1，置信度为0.8。

通过这种方式，深度学习算法可以利用图像和标注信息进行目标检测、分类、分割等任务的学习和训练。