yolov8_obb比yolo有哪些改动
时间: 2024-07-27 21:01:06 浏览: 110
YOLOv8_OBB相比于YOLOv8(You Only Look Once的第八代版本)做了几个关键改动,特别关注于目标检测中的边界框表示:
1. ** Oriented bounding box (OBB) 支持**:YOLOv8原本使用的是矩形边界框(bounding boxes),而OBB版本增加了对旋转边界的处理,使得它能更准确地捕捉倾斜或非正方形的目标,这对于行人、车辆等有明显方向性的物体检测很有帮助。
2. **角度预测**:为了生成OBB,模型需要额外预测每个对象的旋转角度。这通常通过在输出层增加一个角度分支来完成,增强了位置信息的表达能力。
3. **算法改进**:可能会引入了新的损失函数或者训练策略,旨在优化OBB的精度和召回率,特别是对于那些形状复杂的对象。
4. **效率调整**:虽然OBB提供了更高的精确度,但它也可能带来一些计算成本。因此,可能对网络结构或内部运算进行了优化,以保持实时性能。
5. **数据增强**:为了更好地学习和泛化OBB,训练集可能会包含更多关于角度变换的数据增强。
相关问题
YOLOv8_OBB
YOLOv8_OBB是一种基于YOLOv4的物体检测算法,它能够实现旋转物体的检测。YOLOv8_OBB将YOLOv4改进为旋转物体检测器,通过引入Oriented Bounding Box (OBB)来描述物体的旋转状况。与传统的矩形框不同,OBB可以更准确地描述物体的位置和姿态。
YOLOv8_OBB算法中,首先使用YOLOv4进行物体检测,然后对于旋转的物体,使用OBB框进行检测。OBB框可以根据物体的旋转角度动态调整,从而更好地适应不同姿态的物体。
此外,YOLOv8_OBB还引入了基于特征金字塔网络的多尺度检测和基于类别特征的注意力机制,以进一步提高检测精度。
yolov8_obb
yov8_obb是在yolov5_obb的基础上进行修改的目标检测算法。由于技术原因,作者选择在已有的yolov5_obb代码基础上进行修改,只做旋转框的检测,这样代码量更少,阅读起来也更为轻松。然而,这可能导致性能优化不及现有的yolov8框架。整个代码逻辑和细节已经上传到GitHub,你可以在这里找到代码并给作者点个star:https://github.com/yzqxy/Yolov8_obb_Prune_Track/tree/main。
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