yolov5旋转框训练
时间: 2025-03-29 16:04:17 浏览: 50
### YOLOv5 中实现旋转框的训练
YOLOv5 是一种高效的目标检测框架,主要用于矩形边界框的预测。然而,在某些场景下(如遥感图像目标检测),物体可能呈现任意角度的姿态,因此需要支持 **旋转框** 的检测能力。
#### 数据准备
为了在 YOLOv5 上实现旋转框的训练,首先需要准备好带有旋转框标注的数据集。通常情况下,旋转框可以表示为 `(cx, cy, w, h, θ)` 或者五个顶点坐标的形式。以下是具体步骤:
1. **数据标注**: 使用支持旋转框标注的工具(如 LabelMe、DSM 工具或其他自定义工具)来生成带旋转框的标注文件。
2. **标签格式转换**: 将标注文件转换为适合 YOLOv5 输入的格式。对于旋转框的支持,可以通过扩展标准的 COCO 格式或者 TXT 文件结构来存储额外的角度信息[^3]。
#### 修改配置文件
YOLOv5 默认不直接支持旋转框的训练,因此需要对网络架构和损失函数进行调整。主要涉及以下几个方面:
1. **YAML 配置文件更新**: 编辑 `data` 和 `model` 的 YAML 文件以适配新的输入格式。例如,在 `data/dataset.yaml` 中指定类别数以及路径设置;而在 `models/yolov5s-rotated.yaml` 中增加用于回归旋转参数的层[^4]。
```yaml
# data/dataset.yaml example
train: ../datasets/train/images/
val: ../datasets/valid/images/
nc: 80 # number of classes
names: ['class1', 'class2'] # class names
```
2. **模型结构调整**: 如果希望输出包含旋转角的信息,则需修改最后一层输出维度,使其能够表达中心位置、宽高及角度共五项数值[^1]。
#### 调整代码逻辑
由于官方版本并未内置旋转框功能,所以还需要手动更改部分源码:
1. **Loss Function**: 更新 loss function 来处理新增加的角度误差计算[^2]。
- 可采用 Smooth L1 Loss 对于角度差值做平滑化惩罚。
2. **NMS Post-processing**: 在非极大抑制(post-process NMS)环节考虑角度因素的影响,从而更精确筛选最终结果。
```python
from yolov5.utils.general import non_max_suppression_rotated
def detect():
...
preds = model(imgs)[0]
detections = non_max_suppression_rotated(preds, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)
...
```
通过上述方法即可基于 YOLOv5 实现针对自定义数据集中含有旋转对象的有效训练流程。
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