yolov8的obb

YOLOv8（You Only Look Once version 8）确实引入了对象边界框（Object Boundary Box, OBB，也称为最小外接矩形）的概念，除了传统的边界框（BBox），即长宽高坐标，OBB提供了一个更精确的方式来表示复杂形状的对象。在YOLOv8中，它通过估计每个目标的中心点、宽度、高度以及旋转角来生成OBB，这有助于提高对于旋转和变形物体的检测精度。

OBB的优点在于能够提供更好的遮挡和姿态信息，尤其是在处理例如车辆、行人等具有明显方向性的物体时，其形状描述更为直观。但是，相比于标准BBox，OBB的计算和存储成本更高，而且在训练过程中也需要更多的GPU资源。

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迪菲赫尔曼是一种改进的YOLO算法。如果你想了解YOLOv5和YOLOv7系列算法的训练和改进，可以关注专栏《YOLOv5/v7改进实战》。这个专栏提供了丰富的YOLO实用教程，专门为改进YOLO的同学设计。该专栏被誉为全网最经典的教程，阅读量已经突破60万次，涵盖了详细的改进方法的手把手教学。中的内容。其中提到了修改Concat的from系数，以保持原网络结构不发生特别大的改变。具体操作是将后面两个Concat的from系数分别改为[-1,13和[-1,10。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

YOLOv8obb基于yolov8的改进方式

YOLOv8obb是基于YOLOv8的改进版本主要针对目标检测任务进行优化。下面是YOLOv8obb的几个改进方式：

1. Anchor-free检测：YOLOv8obb采用了anchor-free的检测方式，不再依赖于预定义的锚框。它通过将目标检测任务转化为回归问题，直接预测目标的边界框和类别信息，避免了anchor的选择和调整过程。

2. IoU Loss：YOLOv8obb引入了IoU Loss作为目标检测的损失函数。传统的YOLO系列算法使用的是交叉熵损失函数，而IoU Loss可以更好地衡量预测框与真实框之间的重叠程度，从而提高了检测的准确性。

3. 特征融合：YOLOv8obb在网络结构中引入了特征融合模块，用于将不同层级的特征进行融合。这样可以使网络更好地捕捉不同尺度的目标信息，提高检测的鲁棒性和准确性。

4. 上采样模块：YOLOv8obb使用了上采样模块来增加特征图的分辨率。通过上采样操作，可以提高小目标的检测效果，并且减少了特征图的信息损失。

5. 分类器改进：YOLOv8obb对分类器进行了改进，采用了更加强大的分类器网络结构，提高了目标类别的识别准确性。