'yolov10n-obb.pt'

### 关于YOLOv10 OBB模型文件的相关信息 在讨论 `yolov10n-obb.pt` 文件之前，需了解该模型属于 YOLOv10 系列的一部分，并且专门用于旋转目标检测的任务。由于 YOLOv10 是基于 Ultralytics 的框架开发而来的版本，因此其继承了许多 Ultralytics 提供的功能特性[^2]。 #### 1. **关于 `yolov10n-obb.pt` 模型** - 此 `.pt` 文件通常代表预训练权重或经过特定数据集微调后的模型参数保存形式。 - 如果存在此文件，则它可能位于官方发布的资源库或者社区贡献者的共享平台中。然而，在当前已知的信息范围内并未明确提及具体路径指向该文件的位置[^3]。 #### 2. **获取方式** - 官方文档未直接提供 `yolov10n-obb.pt` 下载链接的情况下，建议访问项目主页 (如 GitHub)，查找是否有对应分支或标签发布相关内容。 - 可尝试通过以下命令克隆仓库并探索是否存在相关文件： ```bash git clone https://github.com/Ultralytics/yolov10.git cd yolov10 ls models/ ``` - 若上述方法未能找到所需文件，可进一步联系开发者团队询问最新动态及支持情况。 #### 3. **自定义生成** 借助现有资料指导如何构建类似的模型实例化过程如下所示： #### 修改 YAML 配置文件 编辑适合农业大棚场景的目标类别描述以及网络结构设定等内容至指定位置 `'ultralytics/cfg/models/v10/'` 中创建一个新的 yaml 文件名例如命名为 `custom_yolo_obb.yaml`[^1]: ```yaml # custom_yolo_obb.yaml nc: 1 # Number of classes (e.g., greenhouses only here) names: ['greenhouse'] backbone: - [conv, ... ] # Define layers accordingly. ``` #### 调整 Python 训练脚本逻辑部分 更新代码片段使其适配新需求: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov10n.yaml') # Load a pretrained model or define your own architecture via .yaml path results = model.train(data='path_to_custom_dataset', epochs=100) # Train the model on user-defined dataset success = model.export(format='torchscript') # Export to other formats as needed ``` 运行完毕之后即会得到相应的权值存储结果，默认命名规则类似于 `best.pt`, 用户可根据实际需要重命名称谓为期望格式比如 `yolov10n-obb.pt`. --- ###