with open(cfg, encoding='ascii', errors='ignore') as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) 注释

这段代码是使用 open 函数打开一个文件，其中 cfg 是文件路径。通过指定 encoding='ascii' 和 errors='ignore' 参数，我们将文件以 ASCII 编码打开，并忽略其中的错误。

然后，使用 yaml.safe_load(f) 方法加载文件内容并解析为 YAML 格式。将解析后的结果赋值给 self.yaml 变量，以供后续使用。这样我们可以方便地从 YAML 文件中读取配置信息。

相关问题

yolov5_obb斜框检测

### 使用YOLOv5进行OBB斜框检测

#### 安装依赖环境
为了能够顺利运行YOLOv5 OBB项目，需要先克隆最新的YOLOv5_OBB仓库并进入相应目录：

git clone https://github.com/CVHub520/yolov5_obb.git
cd yolov5_obb

这一步骤确保获取到支持OBB功能的特定分支或版本[^1]。

#### 修改配置文件
对于YOLOv5来说，默认情况下并不直接支持OBB（oriented bounding box）。因此，在实际应用之前，需调整`yolov5/models/common.py`中的网络结构定义以及数据集对应的`.yaml`配置文件来适应旋转边框的需求。具体修改如下所示：

- **common.py**: 添加处理角度信息的相关层；
- **data/coco.yaml** 或其他自定义的数据集配置文件：增加关于角度标注的信息字段；

这些改动允许模型学习物体的方向特性而不是仅仅局限于水平边界框。

#### 训练过程
完成上述准备工作之后就可以按照常规流程训练带有方向性的目标检测器了。这里给出一段简单的Python脚本用于启动训练任务：

from utils.google_utils import attempt_download
import torch
from pathlib import Path
import yaml

if __name__ == '__main__':
    weights = 'yolov5s.pt'  # 初始化权重路径
    cfg = './models/yolov5s.yaml'
    data = './data/coco128.yaml'

    with open(data, errors='ignore') as f:
        opt_data_dict = yaml.safe_load(f)

    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    
    # 加载预训练参数
    model = attempt_download(weights)
    ...

请注意这段代码仅为示例片段，并未包含完整的训练逻辑。完整实现还需参照官方文档或其他开源资源进一步补充完善。

#### 推理阶段
当拥有经过良好调优后的模型后，则可以利用其来进行推理操作。下面是一段基于ONNX Runtime执行预测的例子：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

def preprocess(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    h, w = img.shape[:2]
    scale = min(640 / max(h,w), 1.)
    nh,nw=int(scale*h+0.5),int(scale*w+0.5)
    new_img=cv2.resize(img,(nw,nh))
    pad_h,pad_w=(640-nh)//2,(640-nw)//2
    padded_image=np.zeros((640,640,3)).astype(np.uint8)+114
    padded_image[pad_h:pad_h+nh,pad_w:pad_w+nw]=new_img
    
    blob=padded_image.transpose([2,0,1])[None].astype(np.float32)/255.
    return {'input':blob}, (scale,h,w),(pad_h,pad_w)

session = ort.InferenceSession("path_to_your_model.onnx")
inputs, meta_info, padding_info = preprocess("test.jpg")

outputs=session.run(None, inputs)[0]

# 后续解析输出结果...

此部分展示了如何加载已转换成ONNX格式的YOLOv5模型并通过给定图像输入获得相应的检测结果。需要注意的是，由于涉及到坐标变换等问题，所以还需要额外编写一些辅助函数来正确解释最终得到的角度和位置信息[^3]。