Yolov8-obb通过引入OBB旋转框检测,解决了这一问题。它允许边界框以任意角度存在,更能适应不同方向的目标物体。此外,Yolov8-obb还采用了一种称为“anchor”的机制,通过预设一系列不同大小和方向的锚点框,来逼近真实的物体位置。这种机制不仅提高了检测精度,还大大减少了需要训练的参数数量,提高了算法的效率。 除了旋...
C#部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型 - 云未归来于20240116发布在抖音,已经收获了3968个喜欢,来抖音,记录美好生活!
https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/tree/master/model_samples/yolov8/yolov8_obb_opencvsharp 04 YOLOv8 OBB 项目配置 (Emgu.CV) 相信有不少开发者在 C# 中进行图像处理时,使用的是 Emgu.CV 工具,因此,在此处我们同时提供了使用 Emgu.CV 作为图像处理工具的 YOLOv8 OBB 模型部署代码。
基于OpenCV DNN实现YOLOv8推理的好处就是一套代码就可以部署在Windows10系统、乌班图系统、Jetson的Jetpack系统,不用改任何代码,只需要辅助简单的CMake脚本即可。 作者基于OpenCV4.8 DNN实现了两个推理类分别支持 OBB旋转对象检测与姿态评估,一键支持windows10、乌班图、Jetpack三个系统上推理部署。 OpenCV4.8安装测试 OpenCV...
系统带有python3.6,但不满足YOLOv8的需求,YOLOv8要求≥python3.8。由于python版本较多,本人在装了python3.10后备受折磨,于是决定安装conda。这里我参考的下面链接: Jetson nano部署YOLOV8并利用TensorRT加速推理实现行人检测追踪 - 知乎 (http://zhihu.com)
同时官方发布的模型已经支持 OpenVINO™ 部署工具加速模型推理,因此在该项目中,我们将结合之前开发的 OpenVINO™ C# API 部署YOLOv8 OBB 模型实现旋转物体对象检测。 项目链接为: https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API 项目源码链接为: https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-...
#include"Yolov8ObbManager.h" using namespace std; using namespace cv; int main() { Yolov8ObbManager detector; detector.LoadWeights("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\yolov8-obb-onnx-cplus\\yolov8s-obb.onnx","C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\yolov8-obb-onnx-cplus\\labels.txt")...
新增yolov8-obb模型部署(https://github.com/UNeedCryDear/yolov8-opencv-onnxruntime-cpp/issues/40) 修改一些便利性使用的问题。 2023.12.05更新 新增yolov8-RTDETR部署。 优化部分代码,例如输出shape之类从输出中获取,而非像之前需要设置正确参数。
部署使用的librknnrt库的版本需要与模型转换的Toolkit2的版本一致。 编译输出程序在当前目录的install/rk3588_linux中,测试yolov8_obb_image_demo例程: cat@lubancat:~/xxx/install/$ ./yolov8_obb_image_demo ./model/yolov8_obb.rknn ./model/test.jpg load lable ./model/yolov8_obb_labels_list.txt mod...
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数。 属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了 ...