yolov8-obb DOTA
时间: 2025-02-17 10:19:35 浏览: 56
### 使用YOLOv8-obb进行DOTA数据集目标检测
#### 创建Python虚拟环境并安装依赖库
为了确保项目独立性和稳定性,建议创建一个新的Python虚拟环境,并通过`pip install ultralytics`来安装必要的包[^1]。
```bash
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Linux or macOS
myenv\Scripts\activate # Windows
pip install ultralytics
```
#### 数据集准备流程
对于DOTA数据集,处理过程涉及多个阶段转换:
1. **数据集标注**
2. 将标注文件由XML格式转化为适合DOTA项目的特定XML结构(DOTA_XML)
3. 进一步将上述XML转成文本描述形式(DOTA_TXT),以便于后续操作
4. 对整个数据集按照训练(train)和验证(val)两个部分做合理切分
5. 终端步骤是把所有标签信息调整至符合YOLO框架预期的TXT格式
此过程中可能需要用到一些辅助工具或脚本来完成不同格式间的相互转化。具体实现取决于所使用的版本以及个人偏好。
#### 加载模型与预测
当一切就绪之后,可以加载预训练好的官方模型或者自定义训练后的权重来进行推理工作。下面给出了一段简单的代码片段用于展示如何调用YOLOv8-obb执行图像上的物体识别任务[^2]:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO(r"path_to_your_best_model_weights.pt") # 替换为实际路径
results = model(r"path_to_image_directory", save=True) # 设置save参数保存结果图片
```
这段代码会读取指定目录下的每一张图片作为输入传递给已加载完毕的对象探测器实例(`model`);同时开启可视化选项(`save=True`)使得每次成功定位到的目标都会被标记出来并与原始图一同存储下来供进一步分析查看。
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