yolo8-12-obb

<think>好的，我需要帮助用户找到关于YOLOv8 12-class oriented bounding box（OBB）的实现教程或模型下载。首先，我需要确认YOLOv8是否官方支持OBB。根据之前的了解，YOLOv8主要专注于水平框检测，而OBB可能需要使用其他版本或变体，比如YOLOv5-OBB或YOLOv6-Rotate。用户提到的YOLO8-12-OBB可能是一个非官方实现或社区项目，因此我需要引导用户到合适的资源。 接下来，我应该检查Ultralytics的官方文档和GitHub仓库，确认是否有OBB的支持。根据引用[1]和[2]，虽然它们提到了目标检测的上下文感知和级联网络，但并未直接提到YOLOv8的OBB功能。因此，可能需要建议用户使用其他模型或社区项目，比如YOLOv5-OBB。 然后，我需要提供实现OBB的步骤，包括安装必要的库、准备数据集、配置模型和训练过程。同时，需要确保用户了解如何将数据集转换为OBB格式，例如使用DOTA格式，并调整模型的输出层以预测旋转角度。 此外，我应该提醒用户注意数据增强和角度预测的问题，引用相关的文献或社区资源，比如引用[3]提到的面向对象编程可能有助于构建模型结构。最后，生成相关问题，帮助用户深入理解OBB的实现和应用。</think>### 关于YOLOv8 12-class OBB的实现与资源 #### 1. YOLOv8与OBB的官方支持 目前**YOLOv8官方版本（Ultralytics维护）主要支持水平边界框（HBB）检测**，尚未原生支持旋转框（OBB）。若需实现旋转目标检测，需采用以下替代方案： - **YOLOv5-OBB**：社区维护的YOLOv5分支，支持旋转框检测，支持自定义类别数（如12-class）[^1]。 - **YOLOv6-Rotate**：官方推出的旋转目标检测版本，适用于航拍图像、遥感场景[^2]。 - **MMRotate**：基于OpenMMLab的多任务旋转检测框架，支持YOLO系列变体。 #### 2. 实现OBB的步骤（以YOLOv5-OBB为例） **步骤1：安装环境** ```bash git clone https://github.com/hukaixuan19970627/yolov5_obb # 社区版YOLOv5-OBB仓库 cd yolov5_obb pip install -r requirements.txt ``` **步骤2：准备数据集** - 数据集格式需支持旋转框，常用格式为`DOTA`（包含中心坐标、宽高、旋转角）。 - 标注文件示例： ```txt x_center y_center width height angle class_index ``` **步骤3：修改模型配置** 在`models/yolov5s-obb.yaml`中调整类别数： ```yaml nc: 12 # 修改为12类 ``` **步骤4：训练模型** ```bash python train_obb.py --data your_dataset.yaml --cfg yolov5s-obb.yaml --weights yolov5s.pt ``` #### 3. 关键技术与注意事项 - **旋转框表示**：采用$(x_{center}, y_{center}, w, h, \theta)$，其中$\theta \in [-90°, 0°)$ - **角度预测**：使用分类方法（将角度离散化为180个bins）或回归方法（需添加周期性损失函数） - **数据增强**：需兼容旋转操作，避免破坏角度信息（参考MMRotate的`RotateRandomAffine`实现）[^3] #### 4. 预训练模型下载 - **DOTA数据集预训练模型**：https://github.com/hukaixuan19970627/yolov5_obb/releases - **自定义训练**：可通过RoboFlow标注工具生成OBB数据集 ---