yolo11obb.pt

### 关于 YOLO11obb.pt 模型文件

#### 下载方法
为了获取 `yolo11obb.pt` 模型文件，通常这类预训练模型会托管在官方GitHub仓库或其他公共存储平台。建议访问YOLO系列模型的官方发布页面或相关社区论坛查找最新发布的版本链接。

#### 使用介绍
一旦获得了 `.pt` 格式的模型文件，可以利用 Python 和 PyTorch 库来加载此模型并执行预测任务：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolo11obb.pt')
results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.25, iou=0.45)
for r in results:
    boxes = r.boxes  # 获取边界框坐标
    print(boxes.xyxy)  # 打印每个检测对象的位置信息

上述代码片段展示了如何通过指定路径加载自定义的 PT 模型，并设置置信度阈值 (`conf`) 及交并比 (`iou`) 参数来进行物体识别操作[^2]。

需要注意的是，在实际应用前应当确认环境中已经正确配置好了相应的依赖项，比如 PyTorch 版本要匹配所使用的模型架构需求[^3]。

对于特定于 `yolo11obb.pt` 的细节特性，如是否支持旋转矩形输出等高级功能，则需参照随附文档或者联系开发者团队获得更详尽的信息。

相关问题

yolo obb pt

YOLO（You Only Live Once）是一种鼓励人们积极享受生活的态度。OB（Out of the Box）指的是跳出思维定势，寻找新颖创新的解决方案。PT（Physical Training）是指身体训练，强调保持健康和良好的体能。

YOLO OB和PT都是现代生活中的重要元素。YOLO提醒我们，生活是短暂的，应该积极体验和享受每一天。它鼓励我们勇敢尝试新事物、挑战自我，并从失败中学习。这种积极的生活态度能够激发我们的创造力，帮助我们在工作和生活中取得更好的成果。

而OB则是为了跳出固有的思维定势，寻找创新的解决方案。在日常生活和工作中，我们往往陷入固定的思维模式，无法看到更广阔的可能性。跳出思维定势，我们可以开阔视野，接受新鲜事物的挑战，从而找到更佳的解决方案。

PT是为了保持身体健康和良好的体能。现代生活中，我们往往过于忙碌，忽视了对身体的关注。身体健康是一切的基础，只有拥有强健的体魄，才能更好地应对各种挑战。通过定期的体育锻炼，我们可以增强体能，提高身体素质，更好地应对各种生活和工作的压力。

综上所述，YOLO OB和PT都是重要的生活元素。YOLO提醒我们要积极享受每一天，OB帮助我们跳出思维定势，寻找创新解决方案，而PT则是保持身体健康的关键。通过将这三者融入我们的生活中，我们可以过上充实、积极、健康的生活。

YOLO v8 obb标注软件

### 支持YOLOv8 OBB标注的软件

对于支持YOLOv8进行OBB（oriented bounding box）标注的任务，目前并没有专门针对YOLOv8设计的专用标注工具。然而，一些通用的目标检测和图像标注平台能够满足这一需求，并且可以通过自定义配置来适应YOLOv8的要求。

#### LabelStudio
LabelStudio 是一款开源的数据标注工具，适用于多种机器学习任务，包括但不限于目标检测、图像分类等。该工具允许用户创建任意形状的边界框，因此也适合用于标记倾斜的对象。通过插件机制，还可以扩展其功能以更好地适配特定的需求，比如实现对旋转矩形的支持[^1]。

#### CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
CVAT 提供了强大的在线协作环境来进行视频帧级或静态图片中的物体标注工作。除了常规水平方向上的边框外，CVAT 还原生支持绘制多边形以及带角度的方向性矩形区域，这对于处理具有固定朝向特征的目标非常有用。此外，CVAT 可以方便地导出数据集到不同的格式，便于后续接入YOLOv8训练流程中去[^2]。

#### VGG Image Annotator (VIA)
虽然 VIA 主要面向简单场景下的快速标注作业，但它同样具备灵活调整标签属性的能力，从而可以用来描述带有方位信息的目标实体。借助于JSON文件保存项目结构的特点，在适当修改后即可让这些记录符合YOLOv8所需输入样式的要求[^3]。

为了确保所选工具能顺利对接YOLOv8模型，建议在实际操作前先查阅官方文档获取最新的兼容性和配置指南。同时注意验证最终生成的数据集是否正确表达了所需的OBB参数。

from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8n-obb.pt")
results = model("bus.jpg")
for r in results:
    print(r.obb)  # 输出包含定向检测边界框的信息