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YOLOV11-OBB

时间: 2025-01-21 09:14:13 浏览: 57

### 关于YOLOV11-OBB的信息目前提及的YOLO系列版本中，并未存在名为YOLOV11-OBB的具体版本。已知最接近的是YOLOv5_OBB，这是一个基于YOLOv5开发并优化用于旋转目标检测的项目[^3]。对于希望使用具备旋转边界框（Oriented Bounding Box, OBB）特性的YOLO模型来说，建议采用已经发布的稳定版如YOLOv5_OBB来满足需求。下面提供有关如何安装和初步配置YOLOv5_OBB的方法： #### 安装依赖库通过命令行执行如下指令完成环境搭建： ```bash pip install -r requirements.txt cd utils/nms_rotated python setup.py develop # 或者 "pip install -v -e ." ``` 上述操作会依据`requirements.txt`文件下载所需的Python包，并编译必要的C++组件以支持非极大值抑制算法中的旋转矩形处理部分[^1]。 #### 下载预训练权重与配置文件访问官方仓库获取最新的预训练模型参数及对应的`.yaml`配置文档，通常这些资源会被放置在GitHub页面上的Releases板块或者是README.md内指定的位置。 #### 运行测试实例利用提供的示例图片验证本地设置是否成功，在根目录下运行以下Python脚本来启动推理过程： ```python from models.experimental import attempt_load import torch weights_path = 'path/to/your/yolov5_obb_weights.pt' device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights_path, map_location=device) # 加载图像数据... img = ... results = model(img) print(results.pandas().xywh) # 输出预测结果为中心坐标加宽高形式 ```

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