yolov8obb接收的尺寸

YOLOv8OBB（You Only Look Once version 8 Oriented Bounding Box）是一种基于YOLOv8的目标检测模型，它使用了一种改进的方式去处理目标物体的方向信息。在YOLOv8中，输入图像的尺寸通常需要满足网络的设计规范。

YOLOv8接受的原始图片尺寸通常是多种可选的，其中最常见的是：
- 640x640
- 720p (1280x720)
- 1080p (1920x1080) 或者 2K (2048x1536), 4K (3840x2160)
- 对于更大的分辨率支持，比如用于数据中心训练，可能会用到更高分辨率如800x1333、1024x1024等。

但是需要注意，实际运行时的尺寸可能还需要进行数据预处理（例如调整成网络期望的比例或者填充），以适应模型的要求。同时，网络的具体结构也可能影响输入尺寸的选择。如果你有特定的需求，最好查阅Yolov8的官方文档或教程，以获取最新的建议和指导。

相关问题

yolov8 obb

迪菲赫尔曼是一种改进的YOLO算法。如果你想了解YOLOv5和YOLOv7系列算法的训练和改进，可以关注专栏《YOLOv5/v7改进实战》。这个专栏提供了丰富的YOLO实用教程，专门为改进YOLO的同学设计。该专栏被誉为全网最经典的教程，阅读量已经突破60万次，涵盖了详细的改进方法的手把手教学。中的内容。其中提到了修改Concat的from系数，以保持原网络结构不发生特别大的改变。具体操作是将后面两个Concat的from系数分别改为[-1,13和[-1,10。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

yolov8obb预测

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 是一种基于物体检测的深度学习模型，它是YOLO系列的最新版本，旨在提供高效且准确的实时目标检测性能。 YOLOv8引入了更多的改进，如更大的网络结构、多尺度训练和预测（Multi-Scale Training and Prediction, MScale）、以及对象绑定（Object Binding）等技术，以提高检测的精度和对小目标的响应。

Obb（Optimized Bounding Box）是YOLOv8中为了优化边界框表示而采用的一种格式，全称为Optimized Bounding Box。与传统的边界框（如Rect或Box2D）不同，Obb通常会包含额外的信息，如中心点偏移、宽度高度比等，这使得边界框更加紧凑和适应目标的形状，从而提升模型的预测效果。Obb在处理复杂的图像场景和减少计算量上具有优势。