Yolov8本身是一个高效的目标检测模型,而Yolov8_obb在此基础上加入了旋转框检测的能力。 特点: Anchor-Free:与传统的基于anchor的检测方法不同,Yolov8_obb采用了anchor-free的方式,这意味着它不需要预先定义一组固定大小的anchor boxes。这大大简化了检测流程,提高了灵活性。 旋转框检测:Yolov8_obb能够预测物体的旋...
定向边界框 (OBB) # Load YOLOv8n-obb, train it on DOTA8 for 3 epochs and predict an image with it from ultralytics import YOLO !modelscope download --model=AI-ModelScope/YOLO11 --local_dir ./ yolo11n-obb.pt model = YOLO('yolo11n-obb.pt') # load a pretrained YOLOv8n OBB mode...
此外,文件中还定义了convert_dota_to_yolo_obb函数,用于将DOTA数据集的标注转换为YOLO的有向边界框格式。该函数处理DOTA数据集中训练和验证阶段的图像,读取原始标签并将其转换为YOLO格式,保存到新的目录中。函数内部定义了一个辅助函数convert_label,用于处理单个图像的标签转换。 程序还包含一些辅助函数,如min_index...
实现了对大内核的高效利用，同时保持了模型的性能和鲁棒性。其技术原理使得LSKA成为一种有潜力的注意力模...