yolov8旋转框检测算法原理
时间: 2025-01-11 07:23:02 浏览: 84
### YOLOv8 旋转框检测算法原理
YOLOv8 是一种先进的对象检测算法,能够通过单个神经网络实现快速的物体检测[^1]。对于旋转框检测这一特性而言,其工作方式如下:
#### 输入处理
输入图像被送入卷积神经网络(CNN),经过一系列特征提取层后得到多尺度特征图。
#### 特征融合
为了提高检测精度并增强对不同尺寸目标的感受野,在多个层次上进行特征金字塔网络(FPN)结构的设计,从而更好地捕捉大中小各类目标的信息。
#### 预测头设计
预测头部负责从最终生成的特征图中解码出候选区域及其对应的分类概率和回归参数。特别地,在支持旋转矩形的情况下,除了常规的目标中心坐标(x, y),宽度(w),高度(h)外,还需额外估计一个表示角度θ 的变量来描述倾斜程度[^4]。
```python
import torch.nn as nn
class RotatedBoxHead(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=80):
super(RotatedBoxHead, self).__init__()
# 定义用于预测类别的全连接层
self.cls_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels=num_classes, kernel_size=3, padding=1)
# 定义用于预测边框坐标的全连接层 (cx,cy,w,h,angle)
self.reg_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels=5 * anchor_num_per_location, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
cls_pred = self.cls_conv(x)
reg_pred = self.reg_conv(x)
return cls_pred, reg_pred
```
#### 损失函数构建
损失计算部分依旧保持了原有框架下的交叉熵损失`Loss_CLS` 和 IoU 类型的距离焦点损失 `Loss_DFL` 不变;而对于新增加的角度分量,则采用平滑L1范数作为衡量标准[^3]。
#### 后处理阶段
在获得所有可能的对象建议之后,应用非极大抑制(NMS)去除冗余重叠较高的提议,并保留最有可能性的那些结果输出给用户查看。
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