本文构建了一个用于航空图像中旋转对象检测的大规模数据集DOTA。该数据集包含从不同的传感器和平台收集了2806幅航空图像，每幅图像的大小约为4000×4000像素，包含显示各种比例、方向和形状的物体，完全注释的数据集包含188282个物体实例，它比该领域现有的任何数据集都要大得多。与一般的自然图像相比，本文使用旋转边界框注释大量分布良好的旋转对象，这些遥感图像由航空图像判读专家使用15种常见物体类别进行标记。本文还建立了航空图像中目标检测的基准，并展示了通过修改主流检测算法生成旋转边界框的可行性，实验表明DOTA具有相当大的挑战性。
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