yolov8-obb.yaml

抱歉，根据提供的引用内容，我无法回答关于yolov8-obb.yaml的问题。引用提到了训练命令和模型部署，而引用提到了YOLOv5的源码和项目文件导航。没有提到yolov8-obb.yaml的相关信息。如果您有关于yolov8-obb.yaml的具体问题，请提供更多的信息或引用内容，以便我能够更好地回答您的问题。

相关问题

yolov8-obb训练

### 使用 YOLOv8 进行定向边界框 (OBB) 训练

YOLOv8 提供了强大的功能来处理旋转目标检测任务，特别是通过定向边界框（OBB）实现更精确的目标定位[^2]。

#### 准备工作环境
为了使用 YOLOv8 进行 OBB 训练，首先需要安装 Ultralytics 库并下载预训练模型：

pip install ultralytics

#### 加载预训练模型
加载官方提供的在 DOTAv1 数据集上预训练过的 OBB 模型可以加速收敛过程。如果计划使用其他数据集，则可能需要调整配置文件中的参数设置以适应新的应用场景。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-obb.pt')  # Load pretrained model

#### 配置数据集路径与格式转换
确保所使用的自定义数据集遵循正确的标注格式。对于 OBB 类型的任务，通常采用五元组形式表示每个对象的位置信息 `(cx, cy, w, h, θ)` ，其中 `θ` 表示角度偏移量。

创建或修改 YAML 文件指明训练所需的数据源位置以及类别标签映射关系：

train: ./datasets/train/images/
val:   ./datasets/valid/images/

nc: 15  # Number of classes
names: ['plane', 'baseball-diamond', ... ]  # Class names list

#### 开始训练流程
设定好超参数之后即可启动训练脚本，在此期间可以根据实际情况监控损失变化趋势及时作出相应调整优化策略。

results = model.train(
    data='./path/to/dataset.yaml',
    epochs=100,
    imgsz=640,
    batch=-1,
    name='custom_obb_training'
)

#### 测试与评估性能表现
完成一轮完整的迭代更新后，利用测试集合检验最终版权重的效果好坏，并记录下各项指标得分情况以便后续改进方案制定。

metrics = model.val()
print(metrics.box.map)  # Print mAP@0.5..0.95 value.

yolov8-obb性能

### YOLOv8-obb 性能评测

YOLOv8-obb 是一种专门针对倾斜目标检测的任务改进版本，其性能相较于之前的模型有明显提升。该模型引入了后验层级化分类标签机制，这种机制使得正样本的后验交并比（Intersection over Union, IoU）区间被划分成更细粒度的分数[^3]。

通过这种方式，模型能够专注于学习这些离散化的IoU分数而非连续值，从而提高了定位信息预测中的容错能力，并且相比传统的基于先验框（anchor box）的方式更为稳定可靠。然而，在训练初期由于缺乏足够的数据支持，后验IoU可能不够准确，因此采用了一种渐进式的粒度增长策略来确保整个过程平稳过渡，最终达到更好的收敛效果。

对于 YOLOv8-obb 的实际表现评估可以从以下几个方面考虑：

#### 准确性和速度平衡
YOLO系列一贯追求的是快速推理的同时保持较高的准确性。YOLOv8-obb 继承了这一特点，在处理旋转矩形标注的数据集上展示了出色的实时性以及良好的识别精度。这得益于网络结构上的优化设计，比如使用高效的特征提取层和轻量级头部架构。

#### 数据预处理与增强技术的应用
为了使模型更好地泛化到不同场景下，通常会应用一系列图像变换操作作为数据扩增手段。例如随机裁剪、翻转、颜色抖动等都可以帮助改善模型鲁棒性。此外，特定于倾斜物体的角度调整也是不可或缺的一部分，可以有效防止因视角变化带来的偏差影响。

#### 超参数调优实践
超参数的选择直接影响着模型的表现力。除了常规的学习率设置外，还可以探索其他因素如批量大小(batch size)，迭代次数(epochs)等的影响范围。特别是当涉及到自定义损失函数或特殊调度方案时，合理的配置显得尤为重要。例如，在给出的例子中提到可以通过指定 `optimizer='Adam'` 和启用余弦退火学习率(`cos_lr=True`)来进行有效的梯度下降更新[^2]。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO(r"K:\!YoLo\yolov8x.pt")
results = model.train(
    data=r"YoLo\yolo-dataset\yolo.yaml",
    epochs=100,
    imgsz=640,
    batch=8,
    workers=0,
    optimizer='Adam',
    cos_lr=True
)