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基于CSL标签的YOLOv5在DOTA数据集上的定向物体检测（旋转边界框）(YOLOv5_DOTA_OBB)

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简介：
本研究提出了一种改进版YOLOv5模型，通过引入CSL标签技术，在DOTA数据集中实现了高效的定向目标检测与旋转边界框绘制，显著提升了复杂场景下小尺寸、倾斜物体的识别精度。 使用带有CSL_label的DOTA_OBB数据集进行YOLOv5定向对象检测的数据集与预先训练好的检查点。 安装： 1. 安装所有列出于`requirements.txt`文件中的依赖项，要求Python版本为3.8或更高，并且需要torch>=1.7。可以通过运行以下命令来完成安装： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 2. 安装swig。 训练和检测： - 使用功能性脚本`train.py`进行模型的训练。 - 利用脚本`detect.py`来进行物体检测，并可视化结果。 - 获取并处理检测结果，可以通过运行相应的命令来得到输出为txt格式的结果文件。 - 脚本`evaluation.py`用于合并不同条件下的检测结果，并对其进行评估。 这些步骤帮助构建、训练和评价YOLOv5模型在特定数据集上的表现能力。

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  • 基于CSL标签的YOLOv5在DOTA数据集上的定向物体检测（旋转边界框）(YOLOv5_DOTA_OBB)
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    本研究提出了一种改进版YOLOv5模型，通过引入CSL标签技术，在DOTA数据集中实现了高效的定向目标检测与旋转边界框绘制，显著提升了复杂场景下小尺寸、倾斜物体的识别精度。 使用带有CSL_label的DOTA_OBB数据集进行YOLOv5定向对象检测的数据集与预先训练好的检查点。 安装： 1. 安装所有列出于`requirements.txt`文件中的依赖项，要求Python版本为3.8或更高，并且需要torch>=1.7。可以通过运行以下命令来完成安装： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 2. 安装swig。 训练和检测： - 使用功能性脚本`train.py`进行模型的训练。 - 利用脚本`detect.py`来进行物体检测，并可视化结果。 - 获取并处理检测结果，可以通过运行相应的命令来得到输出为txt格式的结果文件。 - 脚本`evaluation.py`用于合并不同条件下的检测结果，并对其进行评估。 这些步骤帮助构建、训练和评价YOLOv5模型在特定数据集上的表现能力。
     
  • Rotation-YOLOv5: 基于YOLOv5的旋转物体检测-源码
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    Rotation-YOLOv5 是一个基于 YOLOv5 的改进版本项目，专注于提高对旋转物体的检测精度。该项目提供了完整的源代码以便于研究和开发。 旋转检测需要使用torch==1.6, shapely==1.7.1 和 opencv==4.2.0.34进行推理。您可以下载相关文件（密码为4ud5）并通过我的数据集来测试船舶的检测效果，而非DOTA。 您的模型需采用特定格式的数据集，与Yolo数据集类似，但增加了角度信息。我们定义框属性w总是长于h，并将框标签定义为(cls, c_x, c_y, 最长边, 短边, 角度)的形式。注意：我们将角度视为分类问题，在制作数据集时需将角度值加上90（即范围是[0，179）），以符合我们的定义。 修改yaml文件： - 在models/yolov5m.yaml中设置nc为您的数据集中类的数量； - 在data/wheat0.yaml中同样设置nc为您数据集中的类别数量，并且将名称项设为相应类别的名字。
     
  • BSDS500物体边界检测数据集
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    BSDS500是用于评估图像中物体边界检测性能的数据集，包含500幅图片及其对应的标注边界，为相关研究提供基准。 伯克利分割数据集（BSDS500）是由伯克利大学计算机视觉小组提供的一个用于图像分割及物体边缘检测的数据集。该数据集包含200张训练图、100张验证图以及200张测试图，所有标注信息以.mat文件形式保存，并包括了分割和边界的信息。每一张图片都有五个对应的标注版本，在训练过程中可以使用平均值作为真值或用来扩充数据。 这个数据集中有两个子目录： - bench：用于评估自己方法的指标，主要是matlab脚本（.m文件），其中核心文件correspondPixels.cc需要编译，但如果是Linux 64位系统，则无需编译源代码，因为已提供了预编译好的对应于该系统的文件。 - BSDS500：包含训练集、测试集和验证集的数据集。
     
  • 将旋转目标检测标签转为Yolov5格式
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    本文介绍了如何将旋转目标检测的数据集标签转换成YOLOv5支持的标准格式，以便于使用YOLOv5进行模型训练。 旋转目标检测标签转换支持以下数据格式转换为yolov5 txt模式：dota 数据格式转换、itc_vd数据格式转换、uavrod_xml 数据格式转换、ucas数据格式转换。训练代码可在GitHub上找到，地址是https://github.com/BossZard/rotation-yolov5。去掉链接后的内容如下： 旋转目标检测标签转换支持以下数据格式转换为yolov5 txt模式：dota 数据格式转换、itc_vd数据格式转换、uavrod_xml 数据格式转换、ucas数据格式转换。训练代码可在GitHub上找到相关项目。
     
  • 基于YOLOv5的旋转目标检测系统代码+数据集+模型.zip
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    本资源包提供了一个基于YOLOv5框架的先进旋转目标检测系统的完整实现方案，包括源代码、训练数据集及预训练模型，适用于计算机视觉领域的研究人员和开发者。 基于YOLOv5的旋转目标检测系统提供源码、数据集及模型资源。该系统利用先进的深度学习技术进行高效的目标识别与定位，尤其适用于处理具有复杂旋转角度的对象场景。通过提供的全套资料，研究者或开发者可以快速搭建并优化自己的旋转物体检测应用环境。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv8-OBB的旋转目标检测及自定义数据集训练
    优质
    本研究采用YOLOv8-OBB模型进行高效旋转目标检测，并详细介绍如何构建和训练定制化数据集，提升模型在特定场景下的性能。 本段落提供Yolov8_obb旋转框的训练、测试及推理全过程指导，包括修改后的源码、训练数据集以及详细教程。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的目标检测跌倒数据集（VOC格式）- 上部
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    本数据集采用YOLOv5框架，专门针对跌倒事件进行优化，以Pascal VOC格式存储图像与标注信息，适用于上半身视角研究。 在IT领域，目标检测是一项关键技术，用于识别图像或视频中的特定对象。YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测框架，以其实时性能和高精度而著称。这里提到的基于YOLOv5的目标检测跌倒数据集是以PASCAL VOC格式组织的数据集，专门用于训练YOLOv5模型进行跌倒识别。 PASCAL VOC是计算机视觉研究中的一个常用基准数据集，包含多个类别物体标注图像，适用于目标检测、分割等任务。VOC格式通常包括图像文件、XML注释文件以及类别定义文件等。在这个数据集中，特别关注的是人体上半身的特征，因为跌倒行为主要体现在人的上半身动作。 YOLOv5是最新版本的YOLO系列模型之一，由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人开发。该模型采用了现代卷积神经网络（CNN）架构如Darknet，并具备快速推理和训练速度的同时保持了较高的检测精度。在跌倒检测应用中，YOLOv5可以实时分析视频流，识别出人员是否正在跌倒，在安全监控、智能家居及养老院等领域具有巨大潜力。 该数据集通常包含两类图像：正常活动与跌倒事件，并附有精确的边界框标注和类别标签。训练过程中模型会学习区分正常行为与跌倒动作的区别，从而在实际应用中准确检测出跌倒事件。 为了使用YOLOv5进行训练，首先需要将VOC格式的数据集转换为YOLOv5可读的形式，这通常包括解析XML注释文件并创建相应的训练和验证文件。然后利用YOLOv5的训练脚本对模型进行优化调整超参数（如学习率、批大小等），以提升性能。 通过评估指标例如平均精度mAP及漏检率False Negative Rate来衡量模型表现，如果效果不佳则可以通过修改模型结构或增加数据量等方式改进。基于YOLOv5的目标检测跌倒数据集为开发准确的跌倒识别系统提供了基础，并有助于保障个人安全、预防事故和改善生活质量。
     
  • 基于Yolov5的水稻病虫害目标检测数据集（含图片和标签）
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    本数据集为基于Yolov5的水稻病虫害设计，包含大量标注图像与对应标签，适用于训练高效准确的目标检测模型。 本数据集包含5932张照片，并分为四类：Bacterial blight（白叶枯病）1584张、Blast（稻瘟病）1440张、Brownspot（褐斑病）1600张和Tungro（水稻东格鲁病）1308张。其中，训练集包含4948张照片，测试集包含984张。 所有图片的标签均已手动标注完毕，并可以直接用于YOLOV模型进行训练。