全网首发！Yolov8_obb旋转框训练、测试、推理手把手教学（DOTA1.0数据集map50已达80%）

已于 2024-04-08 09:59:45 修改
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分类专栏： CV计算机视觉 文章标签： 人工智能 CV 计算机视觉 YOLOV8 目标检测 旋转目标
于 2024-01-11 23:10:34 首次发布
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版权

一、YOLOv8环境搭建

（1）Pytorch的安装

如果你的环境没有部署请参考本人文章：NLP笔记（2）——PyTorch的详细安装_安装torchnlp-优快云博客

（2）下载最新的Yolov8-obb代码：

 https://github.com/ultralytics/ultralytics

（2）安装配置文件，建议使用镜像源

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、DOTA1.0数据集转换

（1）原始数据集格式如下

937.0 913.0 921.0 912.0 923.0 874.0 940.0 875.0 small-vehicle 0

（2）通过坐标在 0 和 1 之间归一化的四个角点来指定边界框，支持的 OBB 数据集格式如下

class_index, x1,
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yolo obb格式的数据集标注方法是多边形标注法，即标注出来旋转框的四个xy坐标，即是一个长度为8的张量，但在yolo的obb检测头中，并不是直接预测8个坐标值，而是预测xywhθ，这就牵涉到ground truth标签的转换。这里我们可以知道，通过segments2boxes方法，得到旋转框的最大最小顶点 ，作为xyxy表示法的坐标，再转换为xywh。可以看到，lb变量每个子数据长度都是9，其中第一个是object类别，其余8个是多边形的顶点xy，再回过头去看这个函数，可以发现，
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）
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07-13 9886
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。
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Yolov8_OBB斜框训练自己的数据集手把手教学
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02-19 7387
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。
[保姆式教程]使用目标检测模型YOLO V8 OBB进行旋转目标的检测：训练自己的数据集（基于卫星和无人机的农业大棚数据集）
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最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V8 OBB的原因是因为尝试的第二个模型就是YOLO V8，后面会基于YOLO V9模型做农业大棚的旋转目标检测。YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码PS:欢迎大家分享农业大棚数据集，数据制作太花时间了......下面是我制作的农业大棚图像。
YOLOv8-OBB 旋转目标检测训练自己的数据
乐亦亦乐的博客
07-13 2117
注意：yolov8 训练时使用png图像格式，如果不是，需要转换成png，或者更改代码！为方便可以将图片批量处理成png格式！下载链接：https://pan.baidu.com/s/1UsnDucBDed8pU1RtaVZhQw?在满足以上pytorch运行环境下，直接pip安装即可！也可以将代码git到本地！2. 新建项目文件夹，用于存放数据集以及相关配置文件，权重等。3. 将dota数据格式转换为yolo_obb格式；此外，您可以使用训练好的模型批量预标记当前数据集。4 . 创建\修改训练配置文件。
记录yolov8_obb训练自己的数据集
hei_ya的博客
01-23 2508
1.标注软件：roLabelImg是基于labelImg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。2.数据格式转换2.1 xml转txtdota数据格式：937.0 913.0 921.0 912.0 923.0 874.0 940.0 875.0 small-vehicle 0yolo_obb格式：class_index, x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4。
全新芒果YOLOv8改进专栏 | 专栏目录：目前已有170+篇内容，内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone、Neck、写作|指标、NMS等全方位创新点改进
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可以去官网下载环境配置同Yolov5。
yolov8训练旋转目标检测obb数据集
m0_63493883的博客
08-01 1846
根据自己的情况修改参数，或者前往ultralytics/cfg/default.yaml，这个路径下修改这个yaml文件里面的参数，都是一样的。3.2 在ultralytics/models/yolo/obb下新建一个obb_train_my.py文件。然后运行data_to_yolo.py，运行完后在labels文件夹下会生成train和val两个文件夹。在项目根目录下创建一个roxml_to_dota.py文件，用于转换成dota能用的obb的txt文件。运行前需修改两个位置！**修改图片后缀**
YOLOv8旋转目标检测实战：训练自己的数据集
03-10
旋转目标检测是计算机视觉领域的一个高级任务，它在传统目标检测的基础上进一步发展。传统目标检测技术主要关注于识别和定位图像中的物体，通常以水平边界框(HBB)来标识目标物体的位置。而旋转目标检测则旨在识别并准确定位图像中旋转的物体，为每个检测到的物体提供一个旋转边界框(OBB)，这种边界框能够更紧密地贴合目标物体的实际形状和朝向。YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8支持旋转目标检测任务。本课程以船舶旋转目标检测为例，将手把手地教大家使用X-AnyLabeling手动和自动标注图像中物体的旋转框，并使用YOLOv8利用DOTA OBB数据集上的预训练权重在自己的数据集微调训练，完成一个旋转目标检测实战项目。  本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目实战演示。包括：安装软件环境、安装PyTorch、安装YOLOv8、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 本课程还讲解了YOLOv8旋转目标检测的原理，包括高斯边界框和概率交并比、损失函数， 并对YOLOv8 OBB相关的代码进行了解析。 
yolov8-obb训练自己的数据集
weixin_44756799的博客
07-07 2244
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。
YOLOv8-obb训练自己的数据集
weixin_45897172的博客
09-08 2235
YOLO OBB 格式通过四个角点指定边界框，其坐标在 0 和 1 之间归一化：YOLO 在内部处理损失和产出。xywhr 格式，表示边界框的中心点（xy）、宽度、高度和旋转角度。一个例子 *.txt 标签文件，其中包含一个类 0 OBB 格式，可以是这样的。
ImportError: cannot import name 'Protocol' from 'typing'
05-30
这个错误通常是由于使用了过期的 Python 版本引起的，'Protocol' 是 Python 3.8 中引入的新类型，如果你的 Python 版本低于 3.8，那么就会出现该错误。如果你的 Python 版本不低于 3.8，那么可能是你的代码中存在其他问题。 为了解决这个问题，可以尝试以下几个方法： 1. 更新你的 Python 版本至 3.8 或更高版本。 2. 检查你的代码中是否存在拼写错误或其他语法错误。 3. 确认你的代码中是否有导入 'typing' 模块的其他部分，在这些部分中导入 'Protocol' 可能会导致此错误。
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