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YOLOV7-OBB：基于PyTorch的You Only Look Once OBB旋转目标检测模型实现

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简介：
简介：YOLOV7-OBB是基于PyTorch框架开发的一种先进的旋转边界框（OBB）目标检测模型，继承了YOLO系列高效准确的特点。该模型能够精确识别图像中各类物体的旋转角度和位置，尤其适用于复杂场景下的小目标及倾斜目标检测任务。 在YOLOv7的基础上使用KLD损失函数改进为旋转目标检测模型yolov7-obb；支持step、cos学习率下降法、优化器选择包括adam和sgd、根据batch_size自适应调整学习率、新增图片裁剪功能、多GPU训练支持、计算各类别目标数量统计，同时支持heatmap以及EMA。

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  • YOLOV7-OBB：基于PyTorch的You Only Look Once OBB旋转目标检测模型实现
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    简介：YOLOV7-OBB是基于PyTorch框架开发的一种先进的旋转边界框（OBB）目标检测模型，继承了YOLO系列高效准确的特点。该模型能够精确识别图像中各类物体的旋转角度和位置，尤其适用于复杂场景下的小目标及倾斜目标检测任务。 在YOLOv7的基础上使用KLD损失函数改进为旋转目标检测模型yolov7-obb；支持step、cos学习率下降法、优化器选择包括adam和sgd、根据batch_size自适应调整学习率、新增图片裁剪功能、多GPU训练支持、计算各类别目标数量统计，同时支持heatmap以及EMA。
     
  • YOLOV7-OBB: 基于PyTorch的You Only Look Once旋转边界框检测模型实现
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    简介：YOLOV7-OBB是基于PyTorch框架的一种先进的实时目标检测模型，专注于识别并定位具有任意方向的物体，通过优化算法显著提升了旋转边界框检测的速度与精度。 YOLOV7-OBB：You Only Look Once OBB旋转目标检测模型在PyTorch中的实现。
     
  • YOLOv4：基于PyTorch的You Only Look Once目标检测模型实现-Python开发
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    本项目为YOLOv4目标检测算法在PyTorch框架下的Python实现。它提供高效准确的目标识别和定位，适用于实时图像分析与视频监控系统开发。 这是一个YoloV4-pytorch的源码实现，可用于训练自己的模型。 YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现目录包括以下内容： - 主干特征提取网络：DarkNet53 和 CSPDarkNet53 - 特征金字塔：SPP、PAN - 训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑处理、CIOU以及学习率余弦退火衰减方法 - 激活函数：使用了 Mish激活函数 所需环境为 torch==1.2.0。 注意事项： 代码中的 yolo4_weights.pth 是基于 608x608 的图片训练的。由于显存原因，我将代码中的图片大小修改成了 416x416 。如需使用原尺寸，请自行调整回来。 默认anchors是根据 608x608 尺寸图像设定的。 以上即为该 YOLOV4 模型源码的基本介绍。
     
  • 基于YOLOv7的KLD损失改进的旋转目标检测（yolov7-obb-master.zip）
    优质
    本项目提出了一种基于YOLOv7框架并引入Kullback-Leibler Divergence(KLD)损失函数改进的旋转目标检测模型，代码已打包为yolov7-obb-master.zip。 在YOLOv7的基础上使用KLD损失函数修改为旋转目标检测版本，相关代码可在yolov7-obb-master.zip中找到。
     
  • YOLO（You Only Look Once）是一款流行的目标检测算法
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    简介：YOLO是一种革命性目标检测算法，以其高效性和准确性在计算机视觉领域广受好评。相较于传统方法，YOLO将整个图像一次性处理，显著提升了实时应用性能。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法。
     
  • YOLOv5（You Only Look Once版本5）
    优质
    YOLOv5是基于You Only Look Once系列的目标检测算法最新版本，它在保持实时处理能力的同时，提供了高效的物体识别和定位性能。 YoloV5（You Only Look Once Version 5）是计算机视觉领域的一项先进技术，用于实时目标检测和图像分析。它基于深度学习和卷积神经网络技术，具有多尺度检测能力，能够高效、准确地识别并定位图像中的多个对象。关键技术词汇包括YOLO、深度神经网络以及锚框。YoloV5的应用范围广泛，涵盖了自动驾驶、视频监控、物体计数及图像搜索与分类等领域，并以其出色的实时性能著称。该技术依赖大规模标记数据集进行模型训练，以不断优化其表现能力。作为YOLO系列的最新进展，YoloV5在需要目标检测的应用领域中具有广泛的用途。
     
  • You Only Look Once: Real-Time Unified Object Detection
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    You Only Look Once (YOLO)是一种实时目标检测算法，能够统一进行物体识别与定位，显著提升了速度和精度，适用于多种场景。 Yolo的PPT详细讲解包括对YOLO（You Only Look Once）算法的基本概念、工作原理以及在目标检测领域的应用进行全面解析。内容涵盖YOLO的不同版本及其改进之处，同时也会探讨该技术的优点与局限性，并提供实际案例分析来加深理解。
     
  • Real-Time Object Detection via You Only Look Once Unified.pdf
    优质
    本文介绍了You Only Look Once (YOLO)统一模型，一种实时目标检测算法，实现了在准确性和速度上的良好平衡。 You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection.pdf 这篇文章介绍了YOLO（You Only Look Once）算法的统一实时目标检测方法。该论文提出了一种新颖的目标检测框架，能够在一次扫描中完成分类与定位任务，从而实现快速且精确的对象识别。这种方法显著提高了目标检测的速度和准确性，在计算机视觉领域具有重要应用价值。
     
  • 基于YOLOv8-OBB的旋转目标检测及自定义数据集应用
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    本研究采用YOLOv8-OBB模型进行高效准确的旋转目标检测，并探讨其在自定义数据集上的应用效果。 YOLOv8-OBB是基于YOLO系列的深度学习模型的一种改进版本，专门用于执行旋转目标检测任务。在传统的目标检测应用中，边界框通常被假设为矩形形式，但在一些特定场景如遥感图像分析、车牌识别或倾斜建筑检测时，这些对象可能具有复杂的形状和角度变化。因此，YOLOv8-OBB通过支持椭圆边界框的使用来更精确地捕捉非正方形的目标。 1. YOLOv8的特点与改进： - YOLOv8是目前最新的迭代版本，在提高目标检测的速度和准确性方面进行了优化。它可能采用了卷积神经网络（CNN）和残差块等技术，以实现更快的推理速度以及更高的性能。 - OBB（旋转边界框）：YOLOv8_OBB加入了对任意角度对象的支持能力，使得模型能够处理具有倾斜或不规则形状的目标物体。 - 数据集适应性：为了训练该模型，你需要创建一个自定义数据集，并且需要提供带有旋转标注的图像。这通常包括使用工具（如labelImg、VOCAnnotationTool等）来绘制每个目标对象的位置和角度信息。 2. 创建自己的数据集： - 收集具有代表性的图片样本：确保你的图片集合中包含各种姿态的目标物体。 - 标注过程：为每一张图中的目标手动或通过工具软件创建OBB标注，记录下中心点坐标、宽度高度及旋转角度等详细信息。 - 预处理步骤：对图像进行标准化和缩放操作以便于后续训练，并将标签数据转换成适合模型输入的格式。 3. 训练过程： - 设置参数：根据YOLOv8_OBB的相关文档，调整学习率、批大小等关键训练参数值。 - 执行脚本：利用提供的代码库或脚本来加载自定义的数据集进行训练任务。 - 验证与优化：在验证阶段观察模型的表现情况，并做出必要的调整来提高其性能。 4. 模型评估和改进： - 使用mAP、IoU等标准评价指标来衡量检测结果的质量。 - 通过数据增强技术或引入更复杂的网络结构，如加入FPN（特征金字塔）等方式提升小目标识别能力。 5. 应用与部署： - 完成训练后将模型应用于实际场景中，并进行相应的优化工作以确保其实时处理性能满足需求。这可能包括轻量化设计和加速计算库的使用。 - 根据具体的应用环境，需要考虑非极大值抑制（NMS）等后处理步骤来避免重复检测的问题。 总之，YOLOv8-OBB是一个非常有用的工具，尤其适合那些涉及旋转目标识别任务的情况。通过深入理解上述内容并将其应用到实践中去，你将能够成功地训练出一个高效且准确的模型用于特定的应用场景。