# DIOR 数据集

## 下载地址

- 百度网盘链接：[DIOR](https://pan.baidu.com/s/1wJ07-CFlo2uVMuGhkHK-Qg?pwd=jj5e)
- 提取码：`jj5e`
- 官方项目主页：https://gcheng-nwpu.github.io/#datasets

## 下载包目录树

```text
DIOR/
├── Annotations.zip
├── ImageSets.zip
├── JPEGImages-trainval.zip
└── JPEGImages-test.zip
```

## 数据集说明

DIOR（Dataset for Object Detection in Optical Remote Sensing Images）是光学遥感目标检测公开基准，采用水平边界框标注，适合 Faster R-CNN、YOLOv8 等水平框检测模型的入门和对照实验。数据下载、解压和使用应遵守数据集项目的许可与引用要求。

建议解压后分别登记图像目录、标注目录、类别表和训练/验证/测试划分。转换为 COCO 或 YOLO 格式前，应随机检查 XML 或转换后的标签，确认类别 ID、边界框坐标和图像尺寸一致。

## 教学使用建议

可先构建 5 类教学子集，完成图像读取、标注可视化、训练/验证划分、基线训练和错误分析，再扩展到完整类别。报告应记录数据版本、下载来源、子集抽样规则、随机种子和许可说明。