yolov11旋转目标检测

### YOLOv11在旋转目标检测中的应用 YOLOv11作为先进的实时对象检测框架，在处理旋转目标方面引入了多项改进措施。对于旋转目标检测，该模型不仅继承了前代版本的优点，还特别优化了对倾斜或任意角度物体的识别能力[^1]。 #### 数据预处理与增强 为了使YOLOv11更好地适应旋转目标检测任务，数据集构建阶段至关重要。具体而言： - **多角度标注**：确保每个目标都带有精确的角度信息。 - **随机旋转增广**：通过随机旋转图像来扩充训练样本，提高模型泛化性能。 ```python import cv2 import numpy as np def random_rotation(image, angle_range=(-30, 30)): h, w = image.shape[:2] center = (w // 2, h // 2) angle = np.random.uniform(angle_range[0], angle_range[1]) M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=1.0) rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) return rotated_image ``` #### 模型架构调整 针对旋转目标特性，YOLOv11进行了如下定制化修改： - **特征提取器强化**：采用更深层次的卷积神经网络结构，如CSPDarknet53变体，以捕捉复杂背景下的细微差异。 - **回归分支扩展**：除了常规边界框坐标外，新增加了一个专门用于预测目标旋转角的输出层。 ```python class RotatedBoxHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(RotatedBoxHead, self).__init__() # 假设输入通道数为in_channels in_channels = 256 self.conv_layers = nn.Sequential( ConvBlock(in_channels, 512), ConvBlock(512, 1024), ConvBlock(1024, 512) ) self.prediction_layer = nn.Conv2d(512, num_classes * 7, kernel_size=1) def forward(self, x): out = self.conv_layers(x) out = self.prediction_layer(out) return out.view(out.size(0), -1, 7) # 输出形状[N, anchor_num*grid_h*grid_w, 7] ``` 其中`num_classes * 7`表示每类别的七个参数——中心点横纵坐标、宽度高度以及两个描述矩形框方向向量分量加上置信度得分。 #### 训练策略 考虑到旋转目标带来的额外挑战，采取了一系列针对性强的学习方案： - **自定义损失函数**：结合Smooth L1 Loss计算位置偏差的同时加入Cosine Similarity衡量方位相似程度。 \[ \text{Loss} = \lambda_{\text{loc}}L_{\text{smooth\_l1}}(\hat{x}, y_x)+\lambda_{\theta}\left(1-\cos (\hat{\theta}-y_\theta)\right)^2+\cdots \] 这里$\lambda$代表权重系数；下标分别对应不同类型的误差项。 - **混合精度训练**：启用FP16半精度浮点运算加速收敛过程并节省显存占用。 ---