yolov8 obb模型

### YOLOv8 OBB模型介绍

YOLOv8 OBB（Oriented Bounding Box）是一种改进版的目标检测算法，专门用于处理具有方向性的边界框。这种类型的边界框不仅能够表示物体的位置和大小，还能捕捉其旋转角度，从而更精确地描述非水平排列的对象。

该模型基于YOLO系列框架构建，在保持实时性能的同时提高了对复杂场景下倾斜对象识别的能力。通过官方提供的预训练权重文件可以直接加载并应用于特定应用场景中[^1]。

### 使用方法

为了使用YOLOv8 OBB进行目标检测或微调现有模型，需遵循如下指南：

#### 准备环境与安装依赖库

确保已安装Python以及必要的开发工具链，并设置好虚拟环境来管理项目所需的包版本。接着可以通过pip命令安装`ultralytics`库，这是访问YOLOv8 API的主要途径。

pip install ultralytics

#### 加载预训练模型

对于初次使用者来说，可以从官方网站获取不同规模的预训练权重文件（如`yolov8n-obb.pt`, `yolov8s-obb.pt`等），这些文件包含了针对一般类别图像上定向矩形标注的学习成果。根据实际需求选择合适的初始参数集以便后续调整优化。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('path/to/yolov8x-obb.pt')

#### 自定义数据集准备

创建适合于所选任务的数据集非常重要。这通常涉及收集带有标签图片样本集合，并将其划分为训练集、验证集两部分；编写相应的配置文件（`.yaml`格式），指明各类别名称及其对应的ID编号关系，还有路径指向存储位置。

例如，假设有一个名为DOTA的数据集，则应建立类似的结构化文档`dota.yaml`:

train: ./datasets/dota/train/images/
val:   ./datasets/dota/val/images/

nc: 15 # 类别数量
names: ['plane', 'baseball-diamond', ... ] # 各类别的字符串标识符列表

#### 开始训练过程

一旦准备好上述资源之后就可以启动正式训练流程了。这里给出一段简单的脚本作为示范，其中设置了迭代次数(`epochs`)为100次循环更新网络权值直至收敛稳定为止；输入特征图尺寸设定成640×640像素以平衡计算效率同精度表现之间的矛盾点。

def main():
    model = YOLO('config/yolov8n-obb.yaml').load('weights/yolov8n-obb.pt') 
    results = model.train(
        data='configs/mydata_obb.yaml',
        epochs=200,
        imgsz=640,
        batch=16,
        workers=4
    )

if __name__ == '__main__':
    main()

此段代码展示了如何利用自定义配置文件初始化一个新的YOLO实例，并加载指定的预训练权重来进行迁移学习操作。同时传递给`.train()`函数一系列超参选项控制整个拟合周期内的行为模式[^2]。