定向边界框目标检测在这里插入图片描述导言定向目标检测是在传统目标检测的基础上更进一步的技术，它引入了一个额外的角度参数，以更精确地定位图像中的物体。传统的目标检测算法通常使用轴对齐的矩形包围框来框定物体，而定向目标检测则使用旋转的边界框，这些边界框能够更好

1.安装yolov8#InstalltherequiredpackageforYOLOv8pipinstallultralytics 2.模型转换fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLOv8modelmodel=YOLO("yolov8n.pt")#ExportthemodeltoONNXformatmodel.export(format="onnx")#

经过一系列的折腾，终于可以开始训练模型了，好在官网上提供了多种情况下的训练代码，直接使用即可。官网提供的代码如下：点击查看代码fromultralyticsimportYOLO#加载模型model=YOLO("yolov8n.yaml")#从YAML中创建一个新的模型model=YOLO("yolov8n.pt")#使用一个

yolotask=detectmode=trainmodel=yolov8n.ptargs...classifypredictyolov8n-cls.yamlargs...segmentvalyolov8n-seg.yamlargs...exportyolov8n.ptformat=onnxargs...使用Ultral

yolotask=detectmode=trainmodel=yolov8n.ptargs...classifypredictyolov8n-cls.yamlargs...segmentvalyolov8n-seg.yamlargs...exportyolov8n.ptformat=onnxargs...使用Ultral

关于Fine-tuning和预训练和fromscratch训练yolo命令行model的参数的说明既可以选择yolov8n.pt,也可以选择yolov8n.yaml,区别是:model=yolov8n.pt,即为Fine-tuning训练,yolov8n.pt模型文件已经包含了yolov8网络结构、超参数、训练参数、权重参数信息,它是官方的pre

目录安装Ultralytics训练模型验证预测&识别导出追踪图像分割提取分类姿势识别轨迹生成UltralyticsYOLOv8是备受好评的实时目标检测和图像分割模型，主要功能是物体识别、分割图片物体、分类、姿态识别和跟踪等。Ultralytics支持使用CPU、GPU进行训练，支持x64、arm64等CPU

一、YOLO简史YOLO(YouOnlyLookOnce)，由华盛顿大学的JosephRedmon和AliFarhadi开发的流行目标检测和图像分割模型，于2015年推出，由于其高速和准确性而迅速流行。从YOLOv2-YOLOv7不断优化升级，YOLOv8是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型，YOLOv8在