yolov11旋转检测测试
时间: 2025-01-21 08:17:17 浏览: 56
### 使用YOLOv11进行旋转目标检测
对于使用YOLOv11执行旋转目标检测的任务,当前公开资料主要集中在YOLO系列较早版本如YOLOv5和YOLOv8上[^1][^2]。然而,假设存在YOLOv11这一更先进的版本并支持旋转目标检测功能,则可以推测其操作流程会继承和发展自前代版本。
#### 准备工作环境
为了能够顺利运行YOLOv11的旋转目标检测测试,首先需要安装必要的依赖库以及下载预训练模型文件:
```bash
pip install -r requirements.txt # 安装Python依赖包
wget http://example.com/path_to_yolov11/yolov11-obb.pt # 下载YOLOv11 OBB预训练权重文件
```
#### 调整配置文件
针对特定数据集调整`data/dataset.yaml`中的类别名称和其他参数设置,确保这些设定匹配所使用的数据集结构。
#### 编写测试脚本
编写一段简单的Python代码来加载模型并对单张图片或一组图片实施预测:
```python
from ultralytics import YOLO # 导入YOLO类
def test_rotation_detection(image_path, output_dir):
"""
对给定图像路径下的所有图像应用YOLOv11-obb模型进行旋转目标检测
参数:
image_path (str): 输入图像所在目录路径
output_dir (str): 输出结果保存位置
"""
# 实例化YOLO对象并指定模型权重文件路径
model = YOLO("yolov11-obb.pt")
# 设置验证模式的数据源配置文件路径
data_config = "path/to/your/dataset.yaml"
# 执行验证过程获取性能指标
results = model.val(data=data_config)
# 将检测结果显示出来或将边界框绘制到原始图上
detections = model.predict(source=image_path,
save=True,
project=output_dir,
name='exp')
```
此段代码展示了如何利用`ultralytics.YOLO`接口快速完成从加载模型至输出可视化结果的一系列动作。值得注意的是,在实际环境中应当依据官方文档进一步优化上述实现细节以适应具体应用场景需求。
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