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]：

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。

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]。