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YoloV8实战:使用YoloV8实现OBB框检测

定向边框(OBB)数据集概述

使用定向边界框(OBB)训练精确的物体检测模型需要一个全面的数据集。本文解释了与Ultralytics YOLO 模型兼容的各种 OBB 数据集格式,深入介绍了这些格式的结构、应用和格式转换方法。数据集使用DOTA。

YOLO支持的 OBB 格式

在Ultralytics YOLO 模型中,OBB 由YOLO OBB 格式中的四个角点表示。这样可以更准确地检测到物体,因为边界框可以旋转以更好地适应物体。其坐标在 0 和 1 之间归一化:

class_index x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4

YOLO 在内部处理损失和输出是xywhr 格式,xy表示边界框的中心点、whr表示宽度、高度和旋转角度。

OBB 格式示例

在这里插入图片描述

例如:

0 0.780811 

http://www.kler.cn/a/284644.html

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