本文主要是介绍YoloV8实战：使用YoloV8实现OBB框检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
定向边框（OBB）数据集概述
使用定向边界框（OBB）训练精确的物体检测模型需要一个全面的数据集。本文解释了与Ultralytics YOLO 模型兼容的各种 OBB 数据集格式，深入介绍了这些格式的结构、应用和格式转换方法。数据集使用DOTA。
YOLO支持的 OBB 格式
在Ultralytics YOLO 模型中，OBB 由YOLO OBB 格式中的四个角点表示。这样可以更准确地检测到物体，因为边界框可以旋转以更好地适应物体。其坐标在 0 和 1 之间归一化：
class_index x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4
YOLO 在内部处理损失和输出是xywhr 格式，xy表示边界框的中心点、whr表示宽度、高度和旋转角度。
OBB 格式示例
例如：
0 0.780811 这篇关于YoloV8实战：使用YoloV8实现OBB框检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
