yolov8obb
时间: 2025-04-24 20:14:26 浏览: 26
### YOLOv8obb 目标检测使用教程
#### 环境准备
为了能够顺利部署YOLOv8旋转目标检测模型,需要先准备好开发环境。确保安装了必要的依赖库以及配置好Python环境[^1]。
```bash
pip install ultralytics opencv-python numpy onnxruntime-gpu
```
#### 模型加载与验证
对于YOLOv8n-obb模型的验证可以采用如下方式实现:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练好的YOLOv8n-obb模型
model = YOLO("yolov8n-obb.pt")
# 使用特定数据集进行验证
metrics = model.val(data="dota8.yaml")
print(metrics)
```
这段代码展示了如何通过`ultralytics`库来加载并评估YOLOv8n-obb的表现情况[^3]。
#### ONNX转换过程
如果计划将PyTorch版本的YOLOv8转化为ONNX格式以便于跨平台应用,则需执行以下操作:
```python
import torch.onnx as onnx
import yolov8.models.yolo as yolo_model
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda()
net = yolo_model.YOLOv8().eval().cuda()
output_onnx = 'yolov8_obb.onnx'
input_names = ["image"]
output_names = ['boxes', 'scores']
torch.onnx.export(net,
dummy_input,
output_onnx,
verbose=False,
input_names=input_names,
output_names=output_names)
print(f"Model has been converted to ONNX: {output_onnx}")
```
此脚本说明了怎样把原始的`.pt`文件转成更通用的`.onnx`文件形式。
#### RKNN编译与运行
当考虑在嵌入式设备上部署时,比如Rockchip系列芯片,可以通过RKNN工具链完成最终的应用程序构建:
```bash
cd examples/rknn_yolov8_obb_demo/
bash build-linux_RK3588.sh
cd ../install/rknn_yolov8obb_demo_Linux/
./rknn_yolov8obb_demo
```
上述命令序列指导用户如何针对指定硬件平台编译和启动YOLOv8obb演示项目[^4]。
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