YOLOv8-OBB革新SAR图像目标检测

YOLOv8-OBB在SAR图像目标检测中的应用

合成孔径雷达（SAR）图像因其全天候、全天时的成像能力，在军事侦察、灾害监测等领域具有重要价值。然而，SAR图像中的目标检测面临斑点噪声、目标方向多变等挑战。YOLOv8-OBB（Oriented Bounding Box）通过引入旋转框检测机制，显著提升了SAR图像中任意方向目标的检测精度。

系统架构设计

YOLOv8-OBB系统主要由数据预处理、模型训练和后处理模块组成。数据预处理阶段对SAR图像进行去噪和增强，模型训练阶段采用旋转框标注格式，后处理阶段通过非极大值抑制（NMS）优化检测结果。

数据预处理采用Lee滤波抑制斑点噪声，并通过直方图均衡化增强目标对比度。模型主干网络使用CSPDarknet53，颈部采用PANet结构，头部输出旋转框的五个参数（中心点坐标、宽高、旋转角度）。

关键代码实现

import torch
from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8s-obb.yaml').load('yolov8s-obb.pt')

# 训练配置
cfg = {
    'data': 'SAR_OBB.yaml',
    'epochs': 300,
    'imgsz': 640,
    'batch': 16,
    'device': 'cuda',
    'optimizer': 'AdamW',
    'lr0': 0.01,
    'cos_lr': True
}

# 启动训练
results = model.train(**cfg)