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YOLOv8旋转目标检测实战:训练自己的数据集

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课程目录
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  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • YOLOv8网络

    • YOLO目标检测系列发展史
    • YOLOv8网络架构
    • YOLOv8旋转目标检测网络输出
  • YOLOv8-OBB原理

    • 高斯边界框和概率交并比
    • YOLOv8 OBB损失函数
    • OBB关键代码解析
  • 旋转目标检测OBB数据集标注

    • X-AnyLabeling手动标注演示
    • X-AnyLabeling自动标注演示
  • YOLOv8-OBB项目实战(Windows)

    • 安装软件环境(Nvidia驱动,CUDA和cuDNN)
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv8
    • 准备数据集
    • 修改配置文件
    • 训练数据集
    • 测试训练出的网络和性能统计
  • YOLOv8-OBB项目实战(Ubuntu)

    • 安装软件环境(Nvidia驱动,CUDA和cuDNN)
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv8
    • 准备数据集
    • 修改配置文件
    • 训练数据集
    • 测试训练出的网络和性能统计
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课时介绍

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。

课程介绍

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。

检测效果

课程内容

 

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