yolov5 obb

yolov5_obb是一款用于斜框目标检测的神经网络，它是基于yolov5框架改写而来的。具体的原理可以在相关的中文博客中找到详细的介绍。作者在知乎上也发布了一系列关于如何改写ultralytics大佬的yolov5用于斜框检测的文章。[1]

在使用yolov5_obb之前，需要进行一些步骤。首先，在编译过程中，需要执行make命令，这将在build文件夹中生成一个名为yolov5_gen的可执行文件（在Windows中是exe文件）。然后，在终端中运行以下命令来使用yolov5_gen生成yolov5s.engine文件：sudo ./yolov5_gen -s ../yolov5s.wts ../yolov5s.engine s。[2]

一旦生成了yolov5s.engine文件，就可以使用yolov5_obb进行目标检测了。同样，在编译过程中，执行make命令后，会在build文件夹中生成一个名为yolov5_use的可执行文件（在Windows中是exe文件）。然后，在终端中运行以下命令来使用yolov5_use进行目标检测：sudo ./yolov5_use ../yolovs.engine ../images/test.jpg。[3]

通过以上步骤，你就可以使用yolov5_obb进行斜框目标检测了。

相关问题

yolov5obb linux

yolov5obb是一个基于Linux系统的yolov5目标检测模型。它可以使用OpenVINO进行部署和推理。要在Linux系统上使用yolov5obb，你需要按照OpenVINO的安装配置进行安装，并确保安装的是2020.4版本的OpenVINO。你可以参考OpenVINO的官方文档进行安装配置\[3\]。一旦安装完成，你可以使用OpenVINO提供的丰富的例程来进行模型的初始化和推理\[1\]。此外，你还可以参考使用C++实现的方法来部署yolov5模型\[2\]。希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [C++实现yolov5的OpenVINO部署](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/118159988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov5 obb原理

Yolov5 OBB（Object Bounding Box）原理主要是通过目标检测算法，自动识别图像中的物体并进行 bounding box 包围框标记，实现对物体的快速定位和识别。Yolov5 OBB 即指 Yolov5 物体检测算法中对目标边缘角度进行了优化，使得检测精度更高。具体实现上，Yolov5 OBB 采用 anchor-free 的设计思想，不再需要预定义 anchor，而是通过网络自学习得到每个物体与其相对位置的直接回归，从而实现对目标物体的准确检测。