【新特性演示】YOLOv8实现旋转对象检测

简介: 【新特性演示】YOLOv8实现旋转对象检测

YOLOv8旋转对象检测

YOLOv8框架在在支持分类、对象检测、实例分割、姿态评估的基础上更近一步,现已经支持旋转对象检测(OBB),基于DOTA数据集,支持航拍图像的15个类别对象检测,包括车辆、船只、典型各种场地等。包含2800多张图像、18W个实例对象。

YOLO OBB标注数据格式,主要是类别与四个角点归一化到0~1之间的坐标,格式表示如下:

class_index, x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4

训练以后的YOLOv8预测xyhwr + 类别数目,不同尺度的YOLOv8 OBB模型的精度与输入格式列表如下:

图片

导出与预测

基于YOLOv8命令行推理测试:

## 导出
yolo export model=yolov8s-obb.pt format=onnx
## 推理
yolo obb predict model=yolov8n-obb.pt source=plane_03.jpg

ONNX推理代码演示

基于OpenVINO2023与ONNX格式模型直接预测推理,首先看一下ONNX格式的YOLOv8-OBB输入与输出格式:

旋转对象检测-代码演示

class_list = load_classes()
colors = [(255, 255, 0), (0, 255, 0), (0, 255, 255), (255, 0, 0)]

ie = Core()
for device in ie.available_devices:
    print(device)

# Read IR
model = ie.read_model(model="yolov8s-obb.onnx")
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU")
output_layer = compiled_model.output(0)

## xywhr
frame = cv.imread("D:/wh860.jpg")
# frame = cv.imread("wh300.jpg")
# frame = cv.imread("obb_01.jpeg")
bgr = format_yolov8(frame)
img_h, img_w, img_c = bgr.shape

start = time.time()
image = cv.dnn.blobFromImage(bgr, 1 / 255.0, (1024, 1024), swapRB=True, crop=False)

res = compiled_model([image])[output_layer] # 1x25x8400
rows = np.squeeze(res, 0).T
boxes, confidences, angles, class_ids = post_process(rows)

indexes = cv.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.25, 0.45)
M = np.zeros((2, 3), dtype=np.float32)
for index in indexes:
    box = boxes[index]
    d1 = -angles[index]
    color = colors[int(class_ids[index]) % len(colors)]
    pts = [(box[0], box[1]), (box[0]+box[2], box[1]), (box[0]+box[2], box[1]+box[3]), (box[0], box[1]+box[3])]
    rrt_pts = get_rotate_point(pts, M, d1, box)
    cv.drawContours(frame, [np.asarray(rrt_pts).astype(np.int32)], 0, (255, 0, 255), 2)
    cv.rectangle(frame, (box[0], box[1] - 20), (box[0] + box[2], box[1]), color, -1)
    cv.putText(frame, class_list[class_ids[index]], (box[0], box[1]-8), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, .5, (255, 255, 255))

end = time.time()
inf_end = end - start
fps = 1 / inf_end
fps_label = "FPS: %.2f" % fps
cv.putText(frame, fps_label, (20, 45), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

cv.imshow("YOLOv8-obb+OpenVINO2023.x Object Detection", frame)
cv.imwrite("D:/wk_result.jpg", frame)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行结果如下:

相关文章
|
XML 数据格式 Python
旋转标注工具roLabelImg使用教程
旋转标注工具roLabelImg使用教程
旋转标注工具roLabelImg使用教程
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
AAAI2025!北理工团队提出FBRT-YOLO:面向实时航拍图像更快更好的目标检测 |计算机视觉|目标检测
FBRT-YOLO提出专用于航拍图像的实时目标检测模型,通过轻量化设计、增强多尺度融合与小目标优化,在保证高精度的同时显著提升速度,实现复杂场景下更优的性能平衡。
818 0
AAAI2025!北理工团队提出FBRT-YOLO:面向实时航拍图像更快更好的目标检测 |计算机视觉|目标检测
|
机器学习/深度学习 监控 安全
基于YOLOv8的有无戴安全帽检测识别项目
本项目通过集成 YOLOv8 强大的目标检测能力与 PyQt5 的可视化界面,构建了一个 实用性强、易于部署、安全帽自动识别系统。无论是单张图片、视频监控,还是实时摄像头输入,该系统均可稳定工作,准确判断佩戴与未佩戴状态,极大减轻了传统人工巡查压力。
基于YOLOv8的有无戴安全帽检测识别项目
|
人工智能 开发工具 计算机视觉
AI计算机视觉笔记三十:yolov8_obb旋转框训练
本文介绍了如何使用AUTODL环境搭建YOLOv8-obb的训练流程。首先创建虚拟环境并激活,然后通过指定清华源安装ultralytics库。接着下载YOLOv8源码,并使用指定命令开始训练,过程中可能会下载yolov8n.pt文件。训练完成后,可使用相应命令进行预测测试。
2346 4
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景
X-AnyLabeling是一款集成了多种深度学习算法的图像标注工具,支持图像和视频的多样化标注样式,适用于多种AI训练场景。本文将详细介绍X-AnyLabeling的功能、技术原理以及如何运行该工具。
4801 2
X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景
|
机器学习/深度学习 设计模式 Rust
Rust机器学习之tch-rs
整体上tch-rs的使用思路和PyTorch是一致的,因为本身tch-rs就是PyTorch的C++库`libtorch`的绑定。如果你熟练使用PyTorch,那么用tch-rs上手会非常快。关键是用tch-rs能够带给你更快的速度,这在大规模项目中是一个巨大的优势。
2241 0
Rust机器学习之tch-rs
|
机器学习/深度学习 网络架构
深度学习之对抗攻击的防御
基于深度学习的对抗攻击防御是一项重要的研究方向,旨在提高模型在面对对抗样本时的鲁棒性和安全性。对抗攻击通常通过向输入数据中添加微小扰动,使得深度学习模型做出错误的预测。
642 1
|
弹性计算 运维
阿里云ECS云服务器重装操作系统的方法教程
阿里云ECS云服务器重装操作系统是运维人员经常遇到的,ECS云服务器重装操作系统是通过更换系统盘来实现的,新手站长网分享ECS云服务器重装操作系统的方法教程: ECS云服务器重装操作系统的方法教程 注意:ECS实例为“运行中”状态无法重装系统(更换系统盘),先停止实例才可以重装系统,可以参考:更换...
24578 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习之对抗样本生成与防御
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致深度学习模型做出错误预测。
898 2
|
安全 项目管理 数据库
"揭开Dify社区版神秘面纱:一键部署,体验开源项目管理的革命性突破!"
【8月更文挑战第20天】Dify社区版是一款开源项目管理工具,集成任务跟踪、文档协作等功能,助力团队高效协作。本文引导快速部署体验。需Linux服务器,安装Docker及Docker Compose,并能访问GitHub。从GitHub克隆源码,配置`docker-compose.yml`如数据库设置,运行`docker-compose up -d`启动服务。通过`http://<服务器IP>`访问Web界面,建议配置HTTPS增强安全。定期`git pull`及`docker-compose`命令实现维护升级。Dify以其实用性和灵活性,正成为项目管理领域的新兴力量。
2926 1