Pour répondre au problème de rareté et de coûts élevés d’annotation des jeux de données de détection de tableaux dans des images tournées, cette étude propose une méthode de construction d’un jeu de données dédié à la détection de tableaux orientés. À partir du jeu de données ICDAR2019MTD pour la détection de tableaux modernes, nous adoptons le format d’annotation du jeu de données DOTA afin de créer le jeu de données TRR360D pour la détection de tableaux tournés. Le jeu d’entraînement comprend 600 images tournées et 977 instances annotées, tandis que le jeu de test contient 240 images tournées et 499 instances annotées. Nous introduisons une métrique d’évaluation AP50(T<90), et ce jeu de données est mis à disposition des chercheurs futurs afin d’étudier des algorithmes de détection de tableaux tournés et de promouvoir le développement de la technologie de détection de tableaux. Le jeu de données TRR360D a été construit en imposant une contrainte sur le point de départ et la direction d’annotation, et est accessible publiquement à l’adresse suivante : https://github.com/vansin/TRR360D.