yolov5旋转框检测源码下载

时间: 2023-11-24 15:02:53 浏览: 98
您可以在GitHub上搜索yolov5旋转框检测的源码并进行下载。首先,在GitHub的搜索栏中输入"yolov5",然后浏览搜索结果找到与旋转框检测相关的yolov5项目。点击进入项目页面,然后找到并点击"Clone or download"按钮,在弹出的窗口中选择"Download ZIP"选项即可开始下载源码。 另外,您也可以使用Git命令行工具进行克隆下载。在命令行中输入以下命令:git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 即可将yolov5的源码克隆到本地。 无论是通过网页下载还是通过Git工具克隆,都可以获得yolov5旋转框检测的源码。下载后,您可以在本地进行编辑、编译和运行,以进行旋转框检测相关的开发和研究工作。祝您使用顺利!
相关问题

yolov5旋转框训练

### YOLOv5 中实现旋转框的训练 YOLOv5 是一种高效的目标检测框架,主要用于矩形边界框的预测。然而,在某些场景下(如遥感图像目标检测),物体可能呈现任意角度的姿态,因此需要支持 **旋转框** 的检测能力。 #### 数据准备 为了在 YOLOv5 上实现旋转框的训练,首先需要准备好带有旋转框标注的数据集。通常情况下,旋转框可以表示为 `(cx, cy, w, h, θ)` 或者五个顶点坐标的形式。以下是具体步骤: 1. **数据标注**: 使用支持旋转框标注的工具(如 LabelMe、DSM 工具或其他自定义工具)来生成带旋转框的标注文件。 2. **标签格式转换**: 将标注文件转换为适合 YOLOv5 输入的格式。对于旋转框的支持,可以通过扩展标准的 COCO 格式或者 TXT 文件结构来存储额外的角度信息[^3]。 #### 修改配置文件 YOLOv5 默认不直接支持旋转框的训练,因此需要对网络架构和损失函数进行调整。主要涉及以下几个方面: 1. **YAML 配置文件更新**: 编辑 `data` 和 `model` 的 YAML 文件以适配新的输入格式。例如,在 `data/dataset.yaml` 中指定类别数以及路径设置;而在 `models/yolov5s-rotated.yaml` 中增加用于回归旋转参数的层[^4]。 ```yaml # data/dataset.yaml example train: ../datasets/train/images/ val: ../datasets/valid/images/ nc: 80 # number of classes names: ['class1', 'class2'] # class names ``` 2. **模型结构调整**: 如果希望输出包含旋转角的信息,则需修改最后一层输出维度,使其能够表达中心位置、宽高及角度共五项数值[^1]。 #### 调整代码逻辑 由于官方版本并未内置旋转框功能,所以还需要手动更改部分源码: 1. **Loss Function**: 更新 loss function 来处理新增加的角度误差计算[^2]。 - 可采用 Smooth L1 Loss 对于角度差值做平滑化惩罚。 2. **NMS Post-processing**: 在非极大抑制(post-process NMS)环节考虑角度因素的影响,从而更精确筛选最终结果。 ```python from yolov5.utils.general import non_max_suppression_rotated def detect(): ... preds = model(imgs)[0] detections = non_max_suppression_rotated(preds, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5) ... ``` 通过上述方法即可基于 YOLOv5 实现针对自定义数据集中含有旋转对象的有效训练流程。 --- ###

yolov5旋转目标检测改进

yolov5旋转目标检测的改进主要是在目标标注方式和模型结构上进行的。在纯俯视角度(无人机/遥感视角)下的物体目标检测中,常见的标注方式包括矩形标注和圆形平滑标注。 矩形标注是一种常见的目标标注方式,通过在目标周围绘制一个矩形框来标注目标的位置和大小。这种标注方式简单直观,但对于旋转目标的检测可能存在一定的困难。 为了改进yolov5在旋转目标检测中的性能,引用提到了一种称为Circular Smooth Label的标注方式。这种标注方式通过在目标周围绘制一个圆形框,并采用平滑的方式定义目标的边界,可以更好地适应旋转目标的形状和姿态变化。这个改进被认为是yolov5在旋转目标检测中的关键之处。 此外,yolov5还对模型结构进行了改进。引用提到新的yolov5源码中进行了许多改动,改建的速度虽然没有其他更新快,但这些改动对于旋转目标检测的效果和性能有着重要的影响。具体的改动内容可以参考yolov5的源码。 综上所述,yolov5旋转目标检测的改进主要包括引入了Circular Smooth Label的标注方式和对模型结构的改进。这些改进使得yolov5在纯俯视角度下的物体目标检测中具有更好的性能和适应性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [YOLOv5在无人机/遥感场景下做旋转目标检测时进行的适应性改建详解(踩坑记录)...](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/124642538)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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