回転画像を用いたテーブル検出データセットの不足および高コストなアノテーション問題に対処するため、本稿では回転画像テーブル検出データセットの構築手法を提案する。ICDAR2019MTDモダンテーブル検出データセットを基盤とし、DOTAデータセットのアノテーション形式を参考に、回転テーブル検出用のTRR360Dデータセットを構築した。トレーニングセットには600枚の回転画像と977件のアノテーションインスタンスが含まれ、テストセットには240枚の回転画像と499件のアノテーションインスタンスが含まれる。また、AP50(T<90)という評価指標を定義し、今後の研究者が回転テーブル検出アルゴリズムの研究を進めるための基盤として本データセットを活用できるようにしている。TRR360Dデータセットは、アノテーションの開始点と方向を制約することで構築されており、公開されている。詳細は https://github.com/vansin/TRR360D にて確認可能である。