yolov5 obb
时间: 2023-08-05 16:02:34 浏览: 93
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 安装
好的,关于 yolov5obb 的安装,您可以按照以下步骤进行:
1. 首先,您需要安装 PyTorch 和 torchvision。您可以在 PyTorch 官网上找到相应的安装指南。
2. 接着,您需要克隆 yolov5obb 的代码库。您可以在 GitHub 上找到该代码库,并使用以下命令进行克隆:
```
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov5-obb.git
```
3. 进入 yolov5obb 目录,并安装依赖项:
```
cd yolov5-obb
pip install -r requirements.txt
```
4. 最后,您可以使用以下命令运行 yolov5obb:
```
python detect.py --source 0 # 使用摄像头进行检测
```
yolov5 obb训练
YOLOv5 OBB训练(oriented bounding box,旋转框)是一种目标检测算法中的一种技术手段,它可以用来检测和定位旋转的目标。相较于传统的平行于坐标轴对齐的边界框(AABB),OBB能够更准确地描述具有旋转角度的目标。
YOLOv5 OBB训练方法主要通过以下步骤实施:
1. 数据准备:收集带有旋转目标的图像和标签数据集。这些标签通常包含目标的旋转角度和4个顶点的坐标。
2. 数据预处理:对数据进行预处理,包括图像增强、旋转目标的标签转换等。这些步骤旨在提高训练数据的质量和多样性。
3. 构建模型:使用YOLOv5的网络结构,构建适用于OBB训练的模型。这种模型的设计通常包括旋转框的边界框预测和分类信息预测。
4. 模型训练:使用准备好的OBB数据集对模型进行训练。通过迭代优化权重和模型参数,使其能够准确地检测和定位旋转目标。
5. 模型评估:使用测试数据集对训练得到的模型进行评估。评估指标通常包括准确率、召回率和F1分数等,用于衡量模型的性能。
6. 模型部署:将训练得到的YOLOv5 OBB模型应用于实际场景中的旋转目标检测任务。可以使用该模型对新的图像进行预测,以检测和定位目标。
总之,YOLOv5 OBB训练通过使用旋转框来改善目标检测的精度,可以更准确地定位和检测旋转目标。这种训练方法需要准备合适的数据集和模型,并经过多次的迭代训练和评估,才能得到性能良好的模型。同时,这种方法也可以根据具体的应用需求进行调整和改良,以得到更好的检测结果。