yolov5-obb网络

YoloV5-OBB是一种用于目标检测的神经网络模型。在学习YoloV5-OBB之前，我们需要对YoloV7-OBB所作的工作有一定的了解。YoloV7-OBB在预测方式上与之前的Yolo并没有多大的差别，依然分为三个部分：特征提取、特征加强和预测先验框对应的物体情况。整个YoloV7-OBB网络的工作就是通过这三个部分来完成目标检测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-OBB旋转目标检测平台](https://blog.csdn.net/weixin_43293172/article/details/128889755)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

YOLOV5-OBB

YOLOV5-OBB是一种用于斜框目标检测的神经网络模型。它是基于YOLOv5框架改写而来的，主要用于检测倾斜的目标物体。YOLOV5-OBB的原理和细节可以在相关的中文博客和知乎文章中找到详细介绍。

要使用YOLOV5-OBB，首先需要将yolov5s.wts文件复制到工程目录下的Yolov5_obb_Tensorrt_Infer文件夹中。然后，可以根据需求对YOLOV5-OBB进行进一步的剪枝和优化，比如使用yolov8_obb旋转框检测或者yolov8_obb旋转框跟踪等技术。

总结来说，YOLOV5-OBB是一种用于斜框目标检测的网络模型，它可以通过TensorRT进行部署和推理。通过遵循相应的教程和步骤，你可以学习如何使用YOLOV5-OBB，并将其应用到你的目标检测项目中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov5旋转框(斜框)检测tensorrt部署(C++)从入门到入坟](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/127777272)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov5_obb旋转框检测（kld loss、probloss）,剪枝，跟踪](https://blog.csdn.net/qq_39128381/article/details/131570890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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YOLOv8n-obb、YOLOv8s-obb、 YOLOv8m-obb、YOLOv8l-obb 、YOLOv8x-obb有什么区别

YOLOv8系列是基于目标检测领域的深度学习模型，其中的“obb”表示其支持旋转矩形框检测。在YOLOv8系列中，n、s、m、l、x分别代表着网络模型大小的不同，具体的区别如下：

1. YOLOv8n-obb: n代表着模型相对较小，适合于移动端或者嵌入式设备上运行。其模型大小较小，但是检测精度相对较低。

2. YOLOv8s-obb: s代表着模型大小适中，可以在一定程度上兼顾模型大小和检测精度。同时也可以在一些较为轻量化的设备上运行。

3. YOLOv8m-obb: m代表着模型相对较大，其检测精度相对较高。但是相应的模型大小也相对较大，需要更大的计算资源来支持运行。

4. YOLOv8l-obb: l代表着模型更大，相比于前三个模型，其模型大小和检测精度都有了更进一步的提升。但是同样需要更大的计算资源来支持运行。

5. YOLOv8x-obb: x代表着模型最大，是YOLOv8系列中最大的一个模型。相比于其他四个模型，其模型大小和检测精度都有了更进一步的提升。但是同样需要更大的计算资源来支持运行。