YOLOv8_obb预测流程-原理解析[旋转目标检测理论篇]

已于 2024-06-02 23:24:25 修改
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分类专栏： YOLOv8深度剖析 文章标签： nms_rotated regularize_rbox yolov8
于 2024-06-02 23:19:28 首次发布
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本文详细解析YOLOv8_obb的预测流程，包括预处理、推理和后处理模块。重点介绍了Angle分支、NMS_Rotated以及regularize_rboxes。预处理涉及图片标准化；推理模块关注Angle解码；后处理模块包含NMS处理旋转框和结果规范化。通过NMS_Rotated和regularize_rboxes确保输出结果符合特定格式。

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        YOLOv8_obb的预测流程，主要分预处理模块、推理模块和后处理模块。这里面有很多内容是和目标检测预测流程是重合的，主要区别在于Angle分支、NMS后处理以及regularize_rboxes部分。本文也主要介绍一下这三个模块，其他模块可以结合YOLOv8预测流程-原理解析[目标检测理论篇]一起来看，并且阅读前必须先阅读YOLOv8_obb训练流程-原理解析[旋转目标检测理论篇]-优快云博客.

1.预处理模块

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YOLOv8_obb训练流程-原理解析[旋转目标检测理论篇]
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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%）
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其中，images/train和images/val放置原始图片文件，labels/train_original和labels/val_original分别放置原始的标签文件，labels/train和labels/val为空，然后运行步骤(3)的代码，运行结束转换后的标签会保存在labels/train和labels/val中，格式如下。（4）新建yolov8-obb.yaml，修改nc和scales，我使用的是yolov8n.（2）构建数据集，安装下面目录格式，其他test可为空，一定要对应。
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在这章中将介绍旋转目标检测推理原理，以及基于onnx模型使用Python语言进行推理。在推理原理章节中，将了解onnx模型的输入和输出，对输入的图片需要进行预处理的操作，对输出的结果需要进行后处理的操作等；在Python代码篇，将给出推理代码。这里注意一下的是，由于在导出onnx模型的时候，V8已经帮我们进行了解码操作，所以onnx模型结果输出和我在《YOLOv8深度剖析章节》理论篇中讲的会稍微有点不同，这里反而是更加简单。
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这个是在YOLO V10源码的基础上实现的。我只是在源码的基础上做了些许的改动。因为YOLOv10是是在Ultralytics的基础上开发而来，所有可以轻松地按照V8 OBB中的代码来修改。修改一个yaml文件和一个脚本脚本代码就可以实现YOLO V10 OBB
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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。
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