yolo11-obb

### YOLO11-obb 实现方式和技术文档

YOLO11-obb 是一种基于YOLO架构的对象检测变体，专门针对旋转边界框（oriented bounding box, OBB）进行了优化。这种改进使得模型能够更好地适应倾斜或旋转的目标物体。

#### 官方文档和指南
对于YOLO11-obb的具体实现细节以及配置说明，可以参考官方提供的指导文档[^1]。该文档不仅涵盖了安装环境、数据准备等内容，还提供了详细的训练参数设置建议，帮助开发者快速搭建起适合自己的目标检测系统。

#### 结果可视化工具
为了便于理解和评估模型的表现，在完成预测之后通常会利用像OpenCV这样的库来将检测到的结果直观地展示出来，并可选择性地保存这些带有标注信息的新图象文件[^2]。这一步骤有助于验证算法的有效性和准确性。

#### 批量推理技巧
当涉及到大量图像的数据集时，采用高效的批量推理策略就显得尤为重要。尽管单次调用可能看起来像是顺序执行多个独立的任务，但实际上可以通过调整输入批次大小和其他硬件加速手段显著提升整体效率[^3]。

import torch
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov11-obb.pt')  # 加载预训练模型
images = ['image1.jpg', 'image2.jpg']  # 图片列表
results = model(images)  # 对多张图片进行一次性推断
for result in results:
    boxes = result.boxes.cpu().numpy()  # 获取所有检测框的位置坐标
    confidences = result.confidences.cpu().numpy()  # 获取置信度分数
    class_ids = result.class_ids.cpu().numpy()  # 获取类别ID