yolov8-obb与yolov8的区别

YOLOv8-OBB（Oriented Bounding Box）和YOLOv8是两种目标检测算法，它们在检测目标的方式和输出结果上有所不同。以下是它们的主要区别：

1. **检测目标的方式**：
- **YOLOv8**：传统的YOLOv8算法通常用于检测水平边界框（Horizontal Bounding Box），即检测目标的位置和大小，但不包含目标的方向信息。
- **YOLOv8-OBB**：YOLOv8-OBB是在YOLOv8的基础上进行了改进，增加了对旋转边界框（Oriented Bounding Box）的检测能力。这意味着它不仅能检测目标的位置和大小，还能检测目标的方向。

2. **输出结果**：
- **YOLOv8**：输出的边界框通常包含四个参数（x, y, width, height），表示目标在图像中的位置和大小。
- **YOLOv8-OBB**：输出的旋转边界框通常包含五个参数（x, y, width, height, angle），其中angle表示目标的旋转角度。

3. **应用场景**：
- **YOLOv8**：适用于一般的目标检测任务，如行人检测、车辆检测等。
- **YOLOv8-OBB**：适用于需要检测目标方向的任务，如遥感图像分析、文本检测等。

4. **模型复杂度**：
- **YOLOv8-OBB**：由于增加了对旋转边界框的检测能力，模型复杂度相对较高，计算量也有所增加。
- **YOLOv8**：相对简单，计算量较小，适合实时性要求较高的应用场景。