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15-YOLOV8OBB损失函数详解

一、YOLO OBB支持的OBB

在Ultralytics YOLO 模型中,OBB 由YOLO OBB 格式中的四个角点表示。这样可以更准确地检测到物体,因为边界框可以旋转以更好地适应物体。其坐标在 0 和 1 之间归一化:
class_index x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4
YOLO 在内部处理损失和输出是xywhr 格式,xy表示边界框的中心点、whr表示宽度、高度和旋转角度。
OBB 格式示例
在这里插入图片描述
例如:
0 0.780811 0.743961 0.782371 0.74686 0.777691 0.752174 0.776131 0.749758

二、datasets(标签转换)

在YOLOV8中经过datasets加载图片和标签后,再经过图像增强(包括mosaic、旋转、平移、仿射等变化)后将标签处理成如下格式:

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