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訓(xùn)練自定義數(shù)據(jù)集 YOLOv8 OBB :定向邊界框

開發(fā) 后端
定向邊界框目標(biāo)檢測指的是在圖像或視頻中識別和定位對象的同時(shí),還估計(jì)它們的方向。這種方法在處理有一定旋轉(zhuǎn)或方向變化的對象時(shí)特別有用,例如汽車、飛機(jī)或文本。

YOLOv8 定向目標(biāo)檢測

什么是定向邊界框目標(biāo)檢測?

“定向邊界框目標(biāo)檢測”指的是在圖像或視頻中識別和定位對象的同時(shí),還估計(jì)它們的方向。這種方法在處理有一定旋轉(zhuǎn)或方向變化的對象時(shí)特別有用,例如汽車、飛機(jī)或文本。

定向目標(biāo)檢測器的輸出是一組旋轉(zhuǎn)的邊界框,這些框精確地包圍圖像中的對象,每個(gè)框都有類別標(biāo)簽和置信度分?jǐn)?shù)。當(dāng)您需要識別場景中感興趣的對象,但不需要知道對象的確切位置或確切形狀時(shí),目標(biāo)檢測是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

來源:https://mediaan.com/mediaan-blog/oriented-object-detection

如何加載 YOLOv8 OBB 模型?

# install ultralytics

pip3 install ultralytics
from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-obb.pt')  # load an official model

# Predict with the model
results = model('https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*BybWklt3t0M8zdSXtkipRg.png', save=True)  # predict on an image

obb 結(jié)果

如何訓(xùn)練自定義數(shù)據(jù)集?

數(shù)據(jù)集格式

YOLO OBB 格式通過它們的四個(gè)角點(diǎn)指定邊界框,坐標(biāo)值在 0 和 1 之間歸一化。它遵循這種格式:

class_index, x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4

內(nèi)部,YOLO 以 xywhr 格式處理損失和輸出,這表示邊界框的中心點(diǎn)(xy)、寬度、高度和旋轉(zhuǎn)。

來源:https://docs.ultralytics.com/datasets/obb/#yolo-obb-format

使用 Roboflow YOLOv8 OBB 數(shù)據(jù)集格式。在本教程中,我使用了一個(gè)公共數(shù)據(jù)集,并從 Roboflow Universe 生成了 obb 格式。

來源:https://universe.roboflow.com/ 

數(shù)據(jù)集鏈接:https://universe.roboflow.com/prata-vqsjq/dosr/dataset/3

導(dǎo)出數(shù)據(jù)集到 YOLOv8 定向邊界框格式:

標(biāo)簽

 0: cargo
  1: container
  2: cruise
  3: fishing boat
  4: military_ship
  5: tanker

如何訓(xùn)練?


# Train the model
epochs = 20

imgsz = 640
batch = 16
save_period = 5
device = 0
cache = False
pretrained = True
YAML_FILE = '/content/datasets/data.yaml'
project = 'obb'
name = 'custom_obb'

model.train(
    data=YAML_FILE,
    device=device,
    epochs=epochs,
    imgsz=imgsz,
    batch=batch,
    cache=cache,
    save_period=save_period,
    project=project,
    name=name,
    patience=0,
    augment=False
)

訓(xùn)練過程將運(yùn)行 20 個(gè)epoch,每批 16 張圖像,圖像大小為 640 像素。腳本每 5 個(gè)epoch保存一次訓(xùn)練好的模型,并使用 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練(device=0)。訓(xùn)練過程中不使用緩存(cache=False)。訓(xùn)練過程不使用預(yù)訓(xùn)練權(quán)重(pretrained=False)且不使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)(augment=False)。項(xiàng)目名為‘obb’,訓(xùn)練好的模型將保存為‘custom_obb’。

結(jié)果

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 小白玩轉(zhuǎn)Python
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