yolov11obb
时间: 2025-01-14 08:57:09 浏览: 77
### YOLOv11obb 介绍
YOLOv11obb 是一种扩展版本的YOLO模型,专门用于处理定向边界框(Oriented Bounding Box, OBB)的对象检测任务。该模型不仅继承了YOLO系列快速推理的特点,还特别针对倾斜目标进行了优化,在航空影像等领域具有广泛应用价值[^3]。
### 使用教程
为了顺利使用YOLOv11obb进行开发工作,建议按照如下指南操作:
#### 创建项目结构
在开始之前,需先构建合理的文件夹架构来管理训练样本及其标注信息。具体来说就是在工程根目录下建立必要的子目录,并按要求放置对应的图片与标签文档[^2]。
```plaintext
project/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
```
#### 准备环境依赖
确保本地已安装Python解释器以及pip工具之后,可以通过执行`requirements.txt`中的命令完成所需库的一键部署:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此过程会自动下载并设置好所有必需的支持包,比如PyTorch等深度学习框架组件。
### 下载与安装
对于YOLOv11obb而言,官方通常不会直接提供预编译二进制文件供下载;相反,推荐的做法是从GitHub仓库克隆源码副本至本地机器上:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov11obb.git
cd yolov11obb
```
接着依照上述提到的方法准备好运行时所需的外部资源即可。
### 配置说明
配置阶段主要涉及调整超参数设定、指定输入输出路径等方面的工作。一般情况下,这些选项都集中记录在一个名为`config.yaml`的YAML格式文本内。编辑这个文件可以自定义诸如批次大小(batch size)、初始学习率(initial learning rate)之类的属性值以适应特定应用场景的需求。
```yaml
train:
batch_size: 16
epochs: 100
lr0: 0.01
val:
save_dir: runs/exp0
data:
path_to_images: ./images/train
path_to_labels: ./labels/train
```
### 示例代码
下面给出一段简单的Python脚本作为示范,展示了如何加载预训练权重并对单张测试图像实施预测分析的过程。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov11obb.pt') # 加载模型
results = model.predict(source='test.jpg', conf=0.25)
for r in results:
boxes = r.boxes.cpu().numpy()
for box in boxes:
print(f'Box coordinates: {box.xyxy}, Confidence score: {box.conf}')
```
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