yolov8旋转 分割
时间: 2025-02-12 11:25:47 浏览: 37
### YOLOv8 旋转分割实现方法
#### 准备工作
为了在YOLOv8中实现旋转分割功能,需先安装必要的依赖库并准备环境。根据芒果改进推荐教程[^2],对于不同操作系统(Mac、Windows、Linux),存在特定的设置指南。
#### 数据集准备
创建适用于旋转分割的数据集至关重要。这涉及标注工具的选择以及标签文件格式的设计。通常情况下,旋转框由中心坐标(x, y),宽度(w),高度(h)和角度(θ)定义。确保数据集中每张图像对应的标签文件包含了上述参数的信息[^4]。
#### 修改配置文件
编辑YOLOv8默认配置以支持旋转边界框。主要调整部分包括但不限于网络架构中的额外层用于预测角度信息;损失函数加入针对角度误差项;锚点生成策略适应新的几何形状约束等[^1]。
```yaml
# yolov8_rotated.yaml example snippet
model:
...
head:
type: RotatedDetectHead # 自定义头部处理类名
anchors: [[10,13], [16,30], ... ] # 可能需要重新聚类得到适合旋转框的新anchor set
train:
...
loss_weights:
box: 0.05
obj: 1.0
cls: 0.5
angle: 0.1 # 新增的角度损失权重
```
#### 训练过程
启动训练之前确认所有路径指向正确无误,并且超参数经过合理调优。考虑到旋转分割任务的独特性,在预处理阶段可能还需要引入随机仿射变换来增强模型鲁棒性。
```bash
python train.py --data custom_data.yaml \
--cfg yolov8_rotated.yaml \
--weights '' \ # 不加载预训练权重或指定具体路径
--batch-size 16 \
--epochs 300 \
--device cuda:0
```
#### 推理部署
完成训练后即可利用已保存的最佳权重量化评估性能指标。值得注意的是,当导出ONNX或其他形式的推理引擎时,务必验证其能否正确解析旋转边界的输出结果[^3]。
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