yolo的obb模型的标签已经归一化了, 现在原图要放在一个宽高是原来2倍和3倍的图片上,各个位置的标签如何变幻,python代码
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[yolo11改进]将yolo11的backbone更换为EfficientNet 的python源码+项目说明.zip
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基于python的yolov5实现的旋转目标检测
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在YOLOv7的基础上使用KLD损失修改为旋转目标检测yolov7-obb(python源码+项目说明).zip
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YOLO11-OBB预测结果分析[可运行源码]
本文详细介绍了YOLO11-OBB(定向边界框检测)任务的预测返回结果。相比标准物体检测,OBB引入了一个额外的角度参数,能够更准确地定位图像中的物体,尤其适用于物体以不同角度出现的场景,如航空图像。文章解析了YOLO-obb推理返回的Python list类型的Results对象,包括其数据结构、主要属性(如obb对象的cls、conf、xywhr、xyxy等)以及如何调用和处理这些数据。通过实例分析,展示了如何使用预训练模型对图像进行检测,并解读了Results对象中的各项数据,如边界框的坐标、置信度、类别索引等。此外,还介绍了如何展示和保存处理后的图像结果。
YOLOV7-OBB:You Only Look Once OBB旋转目标检测模型在pytorch当中的实现
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YOLO V10 OBB旋转目标检测[可运行源码]
本文介绍了基于YOLO V10源码实现的旋转目标检测模型YOLO V10 OBB,并详细说明了如何通过修改yaml文件和脚本代码来适配旋转目标检测任务。文章提到,YOLOv10是清华大学研究人员在Ultralytics Python包基础上开发的新实时目标检测方法,通过消除非最大抑制(NMS)和优化模型组件,显著降低了计算开销并提升了性能。作者还分享了训练结果,指出在没有预训练权重的情况下,YOLO V10 OBB的精度不如V8X,但推理结果显示V10X OBB在某些情况下能检测出V8X OBB未能识别的目标。最后,作者强调了使用包含丰富场景的数据集(如DOTA)进行预训练的重要性,并欢迎读者交流指正。
YOLO-OBB卫星影像裁剪融合工具.zip
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yolov5-obb旋转目标检测直接运行版,只需配置好虚拟环境就可直接运行,包含部分demo数据集
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基于YOLO-OBB的ONNX_Runtime推理实现设计.zip
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基于yolo_obb的onnx_runtime推理实现设计.zip
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YOLOV11数据预处理[项目代码]
本文详细介绍了如何将原始标注数据转换为YOLO-OBB格式,以便用于YOLOv11的旋转目标检测。文章首先分析了原始标注格式(x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 class_name difficulty)与YOLO-OBB所需格式(class_index x1_norm y1_norm x2_norm y2_norm x3_norm y3_norm x4_norm y4_norm)的差异,并提供了完整的Python代码实现坐标归一化和格式转换。此外,还介绍了如何通过可视化脚本验证转换后的标注是否正确对齐原图目标。整个过程包括读取图片尺寸、坐标归一化、写入YOLO格式以及绘制四边形边界框等关键步骤,为使用YOLOv11进行旋转目标检测提供了实用的数据预处理方案。
基于yolo_obb的卫星影像处理工具设计.zip
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yolov8-obb旋转目标检测训练自己的数据集
附上修改后的源码,以及训练数据集和教程,Yolov8_obb旋转框训练、测试、推理手把手教学
基于YOLO-OBB的卫星影像处理工具设计.zip
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YOLOv5_DOTA_OBB-旋转体识别.zip
适用于旋转体的识别,具体需求还可以再改,下载后帮忙配置环境等,手把手教学。
YOLOv11-OBB样本标注转换[项目源码]
本文介绍了如何将YOLOv11-OBB训练中的样本标注从json格式转换为txt格式。首先,使用X-AnyLabeling工具进行标注,然后通过Python脚本处理json文件,提取标注框的坐标信息并进行归一化处理,最终生成符合YOLOv11-OBB训练要求的txt文件。脚本中详细展示了如何读取json文件、处理标注框坐标、归一化坐标以及写入txt文件的完整流程。
YOLO模型安装指南:多版本实战教程,覆盖环境准备、代码下载与依赖安装
内容概要:本教程详细介绍了YOLO系列模型(YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7-OBB)的安装流程,涵盖环境搭建、模型下载、依赖安装及配置。针对不同版本的具体步骤进行了详细的描述,包括如何安装Anaconda,创建和激活虚拟环境,安装CUDA和cuDNN,下载YOLO代码,安装必要的Python库,配置数据集,下载预训练权重以及测试模型是否安装成功。 适合人群:适用于具有一定Python编程基础,希望了解和使用YOLO系列目标检测模型的研究人员和开发者。 使用场景及目标:通过跟随本教程,读者可以掌握如何在自己的环境中部署YOLO模型,无论是进行研究实验还是实际应用开发。教程不仅涵盖了基本的环境准备,还包括了如何处理常见问题,确保模型能够顺利运行。 其他说明:由于YOLO系列模型的不同版本在细节上存在差异,本教程对每个版本进行了针对性的介绍,帮助读者根据具体需求选择合适的版本并完成安装。此外,提供了丰富的资源链接和命令示例,方便读者操作。
YOLO11旋转目标检测[源码]
本文详细介绍了如何使用YOLO11进行旋转目标检测(OBB定向检测),包括从.pt权重文件导出ONNX模型、ONNX模型推理、旋转NMS过滤重复框以及旋转IOU计算。文章提供了完整的Python代码实现,支持不同尺寸图片输入、旋转NMS和ProbIoU计算。主要内容包括导出ONNX模型的两种方法(简洁版和专业版)、所需依赖库、整体框架思路、图像预处理函数、旋转边界框IoU计算函数、旋转NMS函数、解析ONNX模型输出函数以及完整代码。此外,文章还介绍了如何批量处理文件夹中的图像,并提供了相关参数配置建议。
YOLOv8-OBB推理与部署[项目源码]
本文详细介绍了YOLOv8-OBB模型的推理流程及部署实现,包括Python和C++环境下的预处理、后处理步骤。内容涵盖了ONNX模型导出、环境配置、源码修改及实际运行效果展示。此外,还探讨了ProbIoU的计算方法及其在旋转目标检测中的应用,为读者提供了完整的部署指南和技术解析。
ultralytics_obb_segment.zip
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