yolo3 - obb
时间: 2024-05-21 09:08:38 浏览: 7
YOLOv3-obb是基于YOLOv3的目标检测算法,其主要特点是能够检测旋转矩形边界框,也就是Oriented Bounding Box(OBB)。相比于传统的矩形边界框,OBB能够更好地适应物体的旋转情况,提高目标检测的准确性。
YOLOv3-obb通过在YOLOv3的基础上引入旋转矩形边界框,来实现对旋转物体的检测。具体来说,YOLOv3-obb使用了一个旋转矩形边界框参数化模型,来描述目标物体的位置、大小和旋转角度。该模型将旋转矩形边界框分解为中心点、长宽、旋转角度五个参数,并使用类似于YOLOv3的预测头来输出这些参数。
同时,YOLOv3-obb还引入了一种新的损失函数,来适应旋转矩形边界框的检测。该损失函数主要包括中心点误差、长宽误差、角度误差和置信度误差四个部分。通过优化这些误差,可以使得模型更好地适应旋转物体的检测任务。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
yolov7-obb
YOLOv7-obb是YOLOv7模型的一个变种,它主要用于目标检测和边界框回归。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,它通过将目标检测任务转化为一个回归问题,在一次前向传播中同时预测目标的类别和边界框。YOLOv7是YOLO算法的第七个版本,通过引入一些创新的设计思路和技巧,如特征金字塔网络(FPN)、路径集成和多尺度训练等,进一步提升了检测性能。
YOLOv7-obb是基于YOLOv7的一个改进,在目标检测任务中专注于检测旋转目标(Oriented Bounding Box,OBB)。OBB是一种能够更准确地框住旋转目标的边界框形式,与传统的水平边界框(Axis-Aligned Bounding Box,AABB)相比,OBB可以更好地适应目标的姿态变化。因此,YOLOv7-obb在YOLOv7的基础上进行了修改和优化,使其能够更好地应对旋转目标的检测任务。