yolov8obb.onnx

<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于YOLOv8 OBB ONNX模型的下载或使用指南。首先，我得确认用户的需求。YOLOv8的OBB（Oriented Bounding Box）模型主要用于检测带有旋转角度的对象，这在处理遥感图像或场景文字检测等任务中很常见。用户可能是在进行类似的项目，需要具体的模型文件和使用方法。 接下来，我应该回忆一下Ultralytics官方是否提供了OBB模型的ONNX导出支持。根据之前的了解，YOLOv8确实支持导出为ONNX格式，但OBB模型作为特定任务模型，可能需要确认是否有官方文档说明。可能需要查阅Ultralytics的文档或者GitHub仓库中的说明。例如，他们的文档中可能会有关于如何导出不同任务模型的指南，比如检测、分类、分割，以及OBB。 然后，关于下载资源，用户可能需要直接的模型下载链接。但通常Ultralytics不会直接提供ONNX模型的下载，而是鼓励用户自己从训练好的PyTorch模型导出。因此，用户需要先使用YOLOv8的OBB模型训练或者使用预训练的权重，再通过export脚本来生成ONNX文件。这可能需要安装Ultralytics库，并运行相应的命令。 另外，用户可能需要使用ONNX模型时的推理代码示例。比如，如何使用ONNX Runtime加载模型并进行预测。这部分需要确保输入输出的处理正确，特别是OBB模型的输出可能包含角度信息，处理方式与普通检测模型不同，需要特别注意解析输出的部分。 还要考虑用户可能遇到的常见问题，比如导出ONNX时的错误，或者推理时的维度不匹配。这时候可能需要检查导出命令是否正确，或者模型的输入输出是否正确配置。例如，确保动态轴设置正确，或者添加预处理和后处理步骤。 最后，需要确保提供的步骤和代码示例准确无误，并且符合最佳实践。可能需要引用Ultralytics的官方文档或GitHub示例，特别是关于模型导出和OBB任务的部分。如果官方文档中没有明确提到OBB模型的ONNX导出，可能需要建议用户查看相关议题或社区讨论，或者提供替代方法。 总结步骤应该是：安装Ultralytics，加载OBB模型，导出为ONNX，然后使用ONNX Runtime进行推理。同时提醒用户注意输入尺寸、输出解析以及可能的错误处理，比如使用HUBModelError等自定义异常来处理模型获取问题。</think>以下是关于YOLOv8 OBB ONNX模型的使用指南和资源信息： --- ### 步骤1：安装依赖库 首先确保已安装Ultralytics和ONNX Runtime： ```bash pip install ultralytics onnxruntime ``` --- ### 步骤2：导出YOLOv8 OBB模型为ONNX格式 YOLOv8支持通过`export`方法直接导出OBB模型为ONNX格式： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练的OBB模型 model = YOLO("yolov8n-obb.pt") # 使用官方提供的OBB模型名称 # 导出为ONNX格式（动态输入尺寸） model.export(format="onnx", dynamic=True, imgsz=[640, 640]) ``` - **关键参数说明**： - `dynamic=True`：允许动态输入尺寸 - `imgsz`：指定输入图像的尺寸 - 若出现模型获取错误（如`HUBModelError`），需检查模型名称是否正确[^1] --- ### 步骤3：使用ONNX模型进行推理 使用ONNX Runtime加载导出的模型： ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort # 初始化ONNX推理会话 session = ort.InferenceSession("yolov8n-obb.onnx") # 预处理输入图像 image = cv2.imread("test.jpg") input_tensor = cv2.resize(image, (640, 640)).transpose(2,0,1)[None]/255.0 # 运行推理 outputs = session.run(None, {"images": input_tensor.astype(np.float32)}) # 解析输出（注意OBB输出包含角度信息） preds = outputs[0] # shape: [1, num_dets, 6+angle] ``` - **输出格式说明**： - 每个检测结果包含：`[x_center, y_center, width, height, angle, conf, cls0, cls1...]` - 角度单位为弧度制 --- ### 官方资源 1. Ultralytics官方文档：[YOLOv8 Oriented Object Detection Guide](https://docs.ultralytics.com/tasks/obb/) 2. 预训练模型列表：[YOLOv8 OBB Models](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/models) 3. ONNX导出问题排查：[Exporting YOLOv8 Models](https://docs.ultralytics.com/guides/onnx-model-examples/) --- ### 注意事项 - 输入图像需保持与导出时相同的归一化方式（默认0-1范围） - OBB输出解析需包含角度信息处理 - 建议使用Ultralytics>=8.0.196版本以确保OBB支持