yolov8-obb训练尺寸
时间: 2024-05-28 09:07:57 浏览: 266
YOLOv8-obb是基于YOLOv5的一种针对斜体目标检测任务的改进算法,相比YOLOv5,它在网络结构、数据增强、损失函数等方面进行了优化。在训练尺寸方面,YOLOv8-obb支持多尺度训练,可以通过设置训练参数--img-size来控制输入图像的大小。一般来说,训练时的输入图像大小应该与测试时的输入图像大小相同,因此建议在训练前确定测试时的输入图像大小,并将训练时的输入图像大小设置为相同的值。同时,为了提高模型的鲁棒性,建议在训练时使用多尺度训练策略,即在训练过程中随机使用不同大小的图像进行训练,以提高模型对不同尺度目标的识别能力。
相关问题
yolov8-obb训练代码
### YOLOv8-obb 训练 示例代码
对于准备好的 DOTAv2 数据集以及选定的预训练模型,可以使用如下命令来启动 YOLOv8-obb 的训练过程[^1]:
```bash
yolo detect train data=DOTAv2.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640
```
此命令中的参数解释如下:
- `data`: 指定配置文件路径 (`DOTAv2.yaml`),该文件定义了数据集的相关信息。
- `model`: 使用的基础权重文件名 (`yolov8n.pt`), 这里选择了轻量级版本的小型网络结构作为初始模型。
- `epochs`: 设定了总共迭代次数为 100 轮次。
- `imgsz`: 设置输入图片尺寸大小为 640×640 像素。
为了确保能够顺利运行上述指令并完成模型训练,在执行前需确认已正确安装 ultralytics 库及其依赖项,并且环境变量设置无误。此外,考虑到官方于近期更新至 v8.1.0 版本加入了对 OBB 支持的功能改进[^2],建议保持软件包处于最新状态以便获得最佳性能表现。
如果需要进一步定制化训练流程或者调整超参数,则可以根据实际需求修改对应的 YAML 配置文件或是通过 CLI 参数传递更多选项给训练脚本。
yolov8-obb onnx
### 将YOLOv8-OBB模型转换为ONNX格式
为了将YOLOv8-OBB模型转换成ONNX格式,可以利用PyTorch内置的功能来完成这一过程。具体来说,`torch.onnx.export()`函数提供了这种能力。
```python
import torch
from ultralytics.nn.models import YOLO
model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/yolov8l-obb.yaml").load("yolov8l-obb.pt")
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
output_onnx = 'yolov8_obb.onnx'
input_names = ["image"]
output_names = ['boxes', 'labels']
dynamic_axes = {'image': {0: 'batch_size'},
'boxes': {0: 'batch_size'},
'labels': {0: 'batch_size'}}
torch.onnx.export(model,
dummy_input,
output_onnx,
input_names=input_names,
dynamic_axes=dynamic_axes,
opset_version=11,
do_constant_folding=True,
verbose=False)
```
上述代码片段展示了如何通过给定的预训练权重文件创建YOLOv8-OBB实例并将其导出到指定路径下的`.onnx`文件中[^1]。
### 使用ONNX中的YOLOv8-OBB模型
一旦成功地将模型保存为ONNX格式之后,在其他环境中部署变得更为容易。下面是如何加载这个新创建的ONNX模型的一个例子:
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
ort_session = ort.InferenceSession('yolov8_obb.onnx')
def to_numpy(tensor):
return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()
# 假设输入图像已经被处理成了合适的尺寸和通道顺序
img_np = ... # 这里应该是经过预处理后的图片数组形式的数据
outputs = ort_session.run(None, {"image": img_np})
```
这段脚本说明了怎样使用OnnxRuntime库读取之前生成的ONNX文件,并执行推理操作[^4]。
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