yolo obb 训练正方形物体
时间: 2025-07-04 21:00:44 浏览: 5
### 训练YOLO模型以检测正方形物体的定向边界框
为了实现YOLO模型对正方形物体的定向边界框(Oriented Bounding Box, OBB)检测,可以考虑以下几个方面:
#### 数据准备
数据集应包含标注有方向角的目标框。对于正方形物体而言,虽然其形状固定,但仍需提供精确的方向信息以便模型学习旋转不变性和特定角度下的特征表示[^1]。
- **标签格式**: 需要扩展标准的YOLO目标框标注形式 (x_center, y_center, width, height),加入额外的角度参数 θ 来描述矩形相对于水平轴的旋转程度。例如 `(cx, cy, w, h, θ)` 可作为新的标注方式。
- **增强策略**: 使用几何变换如随机旋转和平移操作扩充训练样本多样性,帮助网络更好地泛化到不同姿态下相同类别对象的情况[^2]。
#### 模型调整
由于原始版本主要针对二维平面内的边框回归任务设计,在处理带朝向信息的任务时可能需要做适当修改:
- **输出层结构变化**: 增加用于估计方位角θ的一个或多个神经元节点至最终预测头部分;如果采用离散分类法,则设置固定的间隔区间数来量化连续空间上的所有可能性。
- **损失函数定义**: 添加一项专门衡量实际值与预测值之间差异大小的新组件——通常选用周期性的度量准则比如Smooth L1 Loss 或 Cosine Distance 等计算角度误差。
#### 实验验证
完成上述准备工作之后即可开始正式实验过程。注意监控各项指标表现情况,并依据反馈不断迭代改进直至达到预期效果为止。
```python
import torch.nn as nn
class CustomYoloHead(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=80, anchors=None):
super(CustomYoloHead).__init__()
self.num_classes = num_classes
# Define layers here...
def forward(self, x):
# Implement custom logic including angle regression.
pass
def smooth_l1_loss(input, target):
beta = 1. / 9
l1_loss = abs(input - target)
cond = l1_loss < beta
loss = where(cond, 0.5 * l1_loss ** 2 / beta, l1_loss - 0.5 * beta)
return loss.mean()
```
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