YOLOv8旋转目标检测实战：训练自己的数据集

旋转目标检测是计算机视觉领域的一个高级任务，它在传统目标检测的基础上进一步发展。传统目标检测技术主要关注于识别和定位图像中的物体，通常以水平边界框(HBB)来标识目标物体的位置。而旋转目标检测则旨在识别并准确定位图像中旋转的物体，为每个检测到的物体提供一个旋转边界框(OBB)，这种边界框能够更紧密地贴合目标物体的实际形状和朝向。 YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8支持旋转目标检测任务。 本课程以船舶旋转目标检测为例，将手把手地教大家使用X-AnyLabeling手动和自动标注图像中物体的旋转框，并使用YOLOv8利用DOTA OBB数据集上的预训练权重在自己的数据集微调训练，完成一个旋转目标检测实战项目。 本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目实战演示。 包括：安装软件环境、安装PyTorch、安装YOLOv8、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 本课程还讲解了YOLOv8旋转目标检测的原理，包括高斯边界框和概率交并比、损失函数， 并对YOLOv8 OBB相关的代码进行了解析。