yolov11-obb框架

<think>好的，我现在需要帮助用户了解YoloV11-obb框架的使用说明和介绍。首先，用户提到了多个引用，包括YOLOv7-OBB、YOLOv8-OBB以及YOLOv11-obb的信息。但需要注意的是，用户提供的引用中，引用[4]提到了YOLOv11-obb，而其他引用是关于v7和v8的。因此，我需要确认YOLOv11-obb的具体信息是否准确，或者是否存在可能的混淆。 首先，用户提供的引用[4]提到YOLOv11-obb是基于YOLOv3和v4改进的，但根据常识，YOLO系列在v5之后由Ultralytics维护，而v11可能是一个非官方的版本或者命名错误。需要检查项目地址是否存在。根据引用[4]中的链接，用户没有给出具体URL，但其他引用中的项目地址可能相关，比如gitcode上的镜像仓库。但需要确认是否有YOLOv11-obb的官方资料。 其次，用户可能混淆了版本号，例如YOLOv8和v11，因此需要判断是否存在YOLOv11-obb，或者是否引用中的描述有误。比如，引用[4]提到YOLOv11-obb是YOLOv8的改进，但内容中又提到v3和v4，这可能是错误的。因此需要指出可能的混淆，并建议用户核实项目来源。 接下来，假设用户确实想了解YOLOv11-obb，但根据现有的公开资料，可能没有官方的YOLOv11版本。因此，可能需要推断YOLOv11-obb可能是某个社区或研究者的改进版本，结合了OBB（旋转框检测）功能。此时，需要参考类似项目如YOLOv7-OBB和YOLOv8-OBB的使用方法来推测YOLOv11-obb的可能使用方法。 根据引用[3]，YOLOv8-OBB的使用包括环境配置、数据集准备、模型训练等步骤。同样，YOLOv7-OBB的配置指南（引用[1]）也涉及克隆仓库、安装依赖、数据准备等。因此，可以推测YOLOv11-obb的使用步骤可能类似，但需要用户参考具体的项目文档。 此外，用户可能遇到常见问题，如环境配置错误、依赖冲突、数据集格式不正确等，可以参考引用[2]中的解决方案。需要提醒用户注意这些潜在问题，并建议查阅项目的官方文档或社区支持。 最后，由于引用[4]中的描述可能存在错误，需要指出这一点，并建议用户确认项目的正确性和来源，避免因版本混淆导致的问题。同时，生成相关问题，帮助用户进一步探索如何配置环境、准备数据、训练模型以及解决常见问题。</think>### YOLOv11-OBB 框架使用说明 根据引用[4]描述，YOLOv11-OBB 是基于传统 YOLO 架构的改进版本，支持旋转框检测（OBB）。但由于目前公开资料中未见官方发布的 YOLOv11 版本，推测该框架可能是社区改进版本[^4]。以下基于类似项目 YOLOv7-OBB/YOLOv8-OBB 的使用流程进行推测性说明： --- #### 一、环境配置 1. **克隆仓库** ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov7-obb # 假设项目地址类似YOLOv7-OBB cd yolov11-obb ``` 2. **安装依赖** ```bash pip install -r requirements.txt # 安装PyTorch、OpenCV等核心依赖 ``` 3. **验证CUDA支持** ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 需输出True[^1] ``` --- #### 二、数据集准备 1. **标注格式** 旋转框通常使用 `(cx, cy, w, h, angle)` 或 DOTA格式 `(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,class)`[^3]。 2. **配置文件修改** ```yaml # data/custom.yaml train: ./data/train/images val: ./data/val/images nc: 3 # 类别数 names: ['class1', 'class2', 'class3'] ``` --- #### 三、模型训练 ```bash python train_obb.py \ --weights yolov11-obb.pt \ --data data/custom.yaml \ --hyp data/hyps/hyp.obb.yaml \ --epochs 300 \ --img-size 640 ``` **关键参数说明** - `--kld-loss`: 使用Kullback-Leibler Divergence损失函数优化旋转框[^1] - `--rect`: 启用矩形训练加速 --- #### 四、模型推理 ```python from models.experimental import attempt_load model = attempt_load('yolov11-obb.pt') results = model.predict('test.jpg', imgsz=640, conf=0.5) results.show() # 显示带旋转框的检测结果 ``` --- #### 五、注意事项 1. **版本兼容性** 如遇 `AttributeError`，检查 PyTorch 版本是否匹配项目要求（通常需 ≥1.7）[^2]。 2. **显存优化** 训练时添加 `--batch-size 16 --device 0` 指定GPU和批次大小[^3]。 ---