yolov8-obb训练尺寸

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 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。

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：

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]。

yolov8-obb训练自己的数据集

YOLOv8-OBB（You Only Look Once version 8 Oriented Bounding Box）是一个基于YOLOv8的实时物体检测模型，它特别适用于检测图像中的倾斜和旋转的矩形框。训练自己的数据集需要经过以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要收集包含目标类别及其对应标注的图片。每个标注应包括边界框的位置、大小以及对象的长宽比（用于表示物体的方向）。对于OBB，通常会提供两个方向角（例如，主轴和宽度的角度）。

2. **数据预处理**：将图片转换成统一尺寸，并应用数据增强技术如随机裁剪、翻转、颜色调整等，以增加模型泛化能力。

3. **创建配置文件**：Yolov8支持自定义配置文件（*.cfg），在其中指定网络结构、学习率、批量大小等相关参数。你需要修改这些配置以适应你的数据集。

4. **标注工具**：使用如LabelImg、VOCdevkit等工具将原始数据集转换为YOLO所需的标注格式，通常是XML或YOLO专用格式。

5. **训练脚本**：使用Yolov8提供的训练脚本`yolov8_train.py`进行训练。在这个过程中，需要设置训练的数据路径、权重初始化方式（如从预训练模型开始）、训练轮数等。

6. **验证和调整**：定期验证训练效果，通过计算mAP（mean Average Precision）等指标评估模型性能。如果需要，调整超参数或优化网络结构。

7. **保存和部署**：当模型收敛并且满足预期性能后，你可以保存训练好的权重文件（`.weights`），然后用于预测新的图像。