yolov8obb 标注工具

已于 2024-11-14 21:48:51 修改
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文章标签： yolov8 计算机视觉
于 2024-11-14 20:59:57 首次发布
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标注工具：

halcon Deep learning tool   标注完转txt;

X-Anylabeling

roLabelImg

Deepcong
关注
YOLO标注工具——JieLabel：一款基于多任务标注与训练的一体化AI视觉平台
qq_52777371的博客
05-18 1万+
本文介绍的是一种用于YOLO目标识别的标注软件，该软件可以用于水平矩形框和任意角度的矩形框的标注，而且带有识别和训练功能，再也不需要自己去跑代码训练了，本软件同时还有自动分配功能，可以自动分配好训练集和验证集，同时还可以往训练集里添加背景图片。10）预识别：此功能用于半自动标注，例如你需要标注500张图片，你可以先标注100张进行训练，得到一个权重文件，然后使用其功能进行识别，软件会按识别结果生成标注文件，你只需要微调图像即可，不需要重新标注，可以大大降低标注工作量。
【免费下载】 YOLO标注工具（适用于YOLO-OBB，可画旋转框）——JieLabel（自带训练和识别工具）
gitblog_06513的博客
09-20 1807
YOLO标注工具（适用于YOLO-OBB，可画旋转框）——JieLabel（自带训练和识别工具） 【下载地址】YOLO标注工具适用于YOLO-OBB可画旋转框JieLabel自带训练和识别工具 JieLabel是一款专为YOLO目标检测任务设计的标注工具，特别适用于YOLO-OBB（可画旋转框）的场景。该工具不仅支持水平...
JieLabel——一款强大的YOLO标注软件
最新发布
qq_52777371的博客
06-15 1255
1] 上一张：Q[2] 下一张：E[3] 标注：W[4] 删除：左键选中标注框+D[5] 放大：ctrl+上滑动滚轮[6] 缩小：ctrl+下滑动滚轮[7] 适中：ctrl+中键[8] 复制粘贴：crtl+C，ctrl+V[9] 拖动图片：放大状态下拖动整个图片，ctrl+鼠标左键；多边形标注过 程中为 【鼠标中键】。[10] 加入/移出背景：B[11] 编辑标注框属性：选中标注框+鼠标右键[12] 标注框重命名：左键选中标注框+R。
一个非常好用的bbox标注工具
共同学习
09-24 861
有时候做demo或者是自己想手动标注一下bbox的时候，可以尝试使用一下这个工具，非常简单，安装也很方便 github地址: https://github.com/tzutalin/labelImg 使用mac安装过程如下 brew install qt brew install libxml2 上面两个也可以使用pip安装 pip3 install pyqt5 lxml 然后 make qt5py3 运行 python3 labelImg.py 即可 运行时界面如下 先选择对应的图片或
YOLOV8-ONNX 模型推理
A12444w的博客
05-05 2584
YOLOv8的ONNX模型推理是指使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的YOLOv8模型来进行对象检测的推断过程。ONNX是一种跨平台的深度学习模型格式，支持多种框架之间的模型转换和运行，使得模型能够在不同的硬件和软件平台上高效执行。使用Ultralytics的YOLO库来加载一个YOLOv8的PyTorch模型 导出为ONNX格式。准备coco128.yaml文件来存放类别。
yolov8-obb训练自己的数据集（标注，训练，推理，转化模型 + C#模型部署）
qq_65356682的博客
07-13 1万+
直接去下载官方的yolov8源码就行，那里面集成了 obb网页打不开也可以下载我的。
roLabelImg标注obb旋转框工具-yolov8-obb标注工具，无需安装，下载即用
09-17
roLabelImg标注obb旋转框工具-yolov8-obb标注工具，无需安装，下载即用
C# Onnx Yolov8-OBB 旋转目标检测 行驶证副页条码+编号 检测.rar
06-25
C# Onnx Yolov8-OBB 旋转目标检测 行驶证副页条码+编号 检测.rar 博客地址：https://lw112190.blog.youkuaiyun.com/article/details/139958157
YOLOv8-OBB旋转目标检测，使用自己的数据集
03-10
- 数据集适应性：YOLOv8_OBB要求用户自定义数据集，这意味着你需要提供带有旋转边界框标注的图像来训练模型。这通常涉及创建XML或其他标注文件，其中包含每个目标的位置、大小和旋转角度。 2. 创建自己的数据集： ...
Yolov8-obb数据集生成
03-15
这里提到的"Yolov8-obb数据集批量生成"可能是指一种自动化工具，可以快速为大量图像生成obb标注，显著提高效率。 4. **数据预处理**：生成标注后，需要将其转换为YOLOv8模型能够理解的格式。通常，这涉及到将XML或...
yolov5 obb旋转框训练demo
05-20
1. **数据预处理**：首先，你需要将你的标注数据集转换为YOLOv5所需的格式，包括OBB的坐标和旋转角度。这通常涉及编写脚本将XML或CSV等格式的标注信息转换为YOLO格式的txt文件。 2. **配置文件修改**：为了进行OBB...
roLabelImg安装标注obb旋转框-并生成.exe文件
shoukequ8359的博客
09-17 1684
rolabelimg安装 yolov8 obb 旋转框标注使用roLabelImglabelImg工具下载地址： labelImg. roLabelImg工具下载地址： roLabelImg. Labelme工具下载地址： roLabelImg.下载并安装Anaconda （python3） 打开 Anaconda Prompt， 出现一下提示，说明创建完成： 激活虚拟环境 输入： 验证安装：运行以下代码弹出窗口则表示安装成功。 输入python，运行以下代码。 2、安装lxml 下载完labe
roLabelImg标注旋转目标数据集，经格式转换后用yolov8-obb训练
creeper_boom的博客
03-23 5022
label文件格式转换的逻辑是：先将格式转换为obb检测通用数据集DOTA数据集（类似COCO数据集在目标检测的地位）的xml格式，再转换为txt形式的DOTA数据集格式再通过yolov8中自带的转换脚本，将DOTA数据集格式转换为yolov8的txt格式。运行之后，在DOTA txt格式标签文件的文件夹中会产生train和val两个文件夹，里面存放了转换好的yolov8格式标签文件，形式如下。1、利用这个脚本可以将数据集转换为DOTA数据集的xml格式和txt格式，并分别存入相应文件夹。
点云三维目标检测数据BBOX标注工具以及场景语义分割标注工具
欧吼的优快云
09-12 1402
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/r1141207831/article/details/103881962 （一）点云三维目标检测数据BBOX标注工具 运行系统：Ubuntu16.04 运行环境：ROS Kinetic 依赖库：pcl 1.8, vtk 8.1, Qt5 （1）Qt5的安装 首先从Qt官网上下载Qt5.8的安装包，下载网址：http://download.qt.io/archive/qt/ 版本选择5.12.0，并选择qt-opensource-linu
五分钟X-AnyLabeling从下载到obb标注
qq_45532078的博客
05-19 299
要在OBB训练中使用X-AnyLabeling进行标注，首先从GitHub下载免安装版（注意选择Windows版本）。打开软件后，加载需要标注的图片文件夹。标注时，点击菱形图标进行初始水平框标注，完成后选中该框，通过按Z、X、C、V键调整框的方向，使其符合目标物体的实际方向。这一过程简单直观，适合初学者快速上手OBB标注任务。
【2023-2024年最新教程】yolov5_obb: 旋转目标检测从数据制作到终端部署全流程教学
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11-04 1万+
旋转目标检测，从入门到起飞，一站式教程！
Yolov8_OBB斜框训练自己的数据集手把手教学
weixin_43720054的博客
02-19 7686
其中，train_original和val_original为dota格式的标注文件，labels/train和labels/val为空，在执行完dota2obb步骤后，labels/train和labels/val则保存转换后可训练的obb格式的标注文件。改进的，是用来标注为VOC格式的数据，但是在labelImg的基础上增加了能够使标注的框进行旋转的功能。只需将nc修改为自己的类别数量。
yolov8-obb训练自己的数据集
weixin_44756799的博客
07-07 2387
直接下载源码，根据Readme.md配置环境即可下载并配置环境后直接按p打开绘制旋转矩形框即可,zxcv可以调整角度注意标注完后导出的格式为DOTA导出结果如下图所示。
从零开始系列-之-Yolov8-obb标注全教程（小白友好！）
2201_75919728的博客
01-21 2398
本次教程将同样是从零开始的全方位指导，确保每位小白都能轻松上手！我们特别选择了X-AnyLabeling这款软件来进行数据标注，因为它操作简便且功能强大，非常适合标注目标检测任务所需的数据集。无论你是完全没有标注经验的新手，还是希望快速掌握标注技巧的进阶用户，本教程都将为你提供详尽的步骤和友好的指导。让我们一起期待接下来的详细教程吧！
yoloV8obb
03-25
<think>好的，我需要回答用户关于YOLOv8的OBB（定向边界框）实现和使用的问题。首先，我需要确认YOLOv8是否支持OBB功能。根据用户提供的引用[1]，YOLO11支持OBB，但用户问的是YOLOv8。可能需要检查YOLOv8的官方文档或更新日志。 根据我的了解，YOLOv8主要专注于目标检测、实例分割和姿态估计，而OBB功能可能是在后续版本如YOLO-OBB或YOLOv9中引入的。引用[1]提到YOLO11支持OBB，所以用户可能混淆了版本。需要指出这一点，并建议用户确认版本或使用支持OBB的分支，比如YOLO-OBB。 接下来，用户需要了解如何实现和使用OBB。假设用户已经使用支持OBB的版本，我需要解释实现步骤，包括数据标注格式（如DOTA数据集的旋转框表示法）、模型配置、训练参数调整等。引用[2]提到替换卷积层，可能涉及模型结构调整，但YOLOv8的具体实现可能不同。 另外，引用[3]提到的SVM和困难负样本挖掘可能不直接相关，但可以忽略，除非OBB训练中有类似步骤。需要专注于YOLOv8的具体流程，如数据准备、模型训练、推理和后处理。 最后，生成相关问题，如OBB的应用场景、数据标注工具、性能优化等，帮助用户进一步探索。</think>### YOLOv8 定向边界框（OBB）功能实现与使用指南 YOLOv8 官方版本目前主要支持常规水平边界框（HBB）的目标检测，而**定向边界框（OBB）**功能需要基于扩展版本（如 Ultralytics 社区的 YOLO-OBB 分支）或第三方改进实现[^1]。以下是使用此类扩展功能的典型流程： --- #### 1. **数据准备** - **标注格式**：OBB 需要标注旋转框参数，常用格式为 $(x_c, y_c, w, h, \theta)$，其中 $\theta$ 表示旋转角度（如 DOTA 数据集）。 - **工具推荐**：使用支持旋转框标注的工具（如 LabelImg-Rotation、CVAT 或 Roboflow）。 --- #### 2. **模型配置** - **修改输出层**：在模型头部增加角度预测分支，输出 $\theta$ 值。 - **损失函数调整**：需联合优化位置、尺寸和角度误差，常用 Smooth L1 Loss 或角度回归的特定损失（如周期损失）。 ```python # 示例：YOLO-OBB 模型头部定义（伪代码） class YOLOv8OBBHead(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.reg_branch = nn.Conv2d(256, 5, kernel_size=1) # 输出 (dx, dy, dw, dh, θ) ``` --- #### 3. **训练与推理** - **数据增强**：需支持旋转增强（如随机旋转、仿射变换）。 - **角度表示**：需统一角度范围（如 $0 \leq \theta < \pi$ 或弧度制）以避免周期歧义。 - **后处理**：非极大值抑制（NMS）需适配旋转框 IoU 计算（如使用 [Rotated IoU](https://github.com/lilanxiao/Rotated_IoU) 库）。 --- #### 4. **应用示例** ```python from ultralytics import YOLO # 加载自定义 OBB 模型 model = YOLO("yolov8-obb-custom.yaml") # 训练 results = model.train(data="dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640) # 推理 results = model.predict("image.jpg") for box in results[0].obb: print(f"旋转框参数: {box.xywhr}") # 输出 (x_center, y_center, width, height, angle) ``` --- ### 注意事项 - **版本兼容性**：需确认使用的 YOLOv8 分支是否支持 OBB，例如 Ultralytics 官方尚未合并此功能，建议参考社区项目（如 YOLO-OBB）[^1]。 - **性能优化**：旋转框计算复杂度较高，可参考引用[2]中提到的模型结构调整（如替换卷积层）提升效率。 ---
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