ओरिएंटेड बाउंडिंग बॉक्स (OBB) डेटासेट अवलोकन

उन्मुख बाउंडिंग बॉक्स (OBB) के साथ एक सटीक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए संपूर्ण डेटासेट की आवश्यकता होती है। यह मार्गदर्शिका विभिन्न OBB डेटासेट स्वरूपों के साथ संगत बताती है Ultralytics YOLO मॉडल, उनकी संरचना, अनुप्रयोग और प्रारूप रूपांतरणों के तरीकों में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

समर्थित OBB डेटासेट प्रारूप

YOLO ओबीबी प्रारूप

वही YOLO OBB प्रारूप 0 और 1 के बीच सामान्यीकृत निर्देशांक के साथ उनके चार कोने बिंदुओं द्वारा बाउंडिंग बॉक्स को नामित करता है। यह इस प्रारूप का अनुसरण करता है:

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

आंतरिक YOLO नुकसान और आउटपुट को संसाधित करता है xywhr प्रारूप, जो बाउंडिंग बॉक्स के केंद्र बिंदु (xy), चौड़ाई, ऊंचाई और रोटेशन का प्रतिनिधित्व करता है।

का एक उदाहरण *.txt उपरोक्त छवि के लिए लेबल फ़ाइल, जिसमें वर्ग की एक वस्तु है 0 OBB प्रारूप में, ऐसा दिख सकता है:

0 0.780811 0.743961 0.782371 0.74686 0.777691 0.752174 0.776131 0.749758

उपयोग

इन OBB प्रारूपों का उपयोग करके किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए:

from ultralytics import YOLO

# Create a new YOLOv8n-OBB model from scratch
model = YOLO('yolov8n-obb.yaml')

# Train the model on the DOTAv2 dataset
results = model.train(data='DOTAv1.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Train a new YOLOv8n-OBB model on the DOTAv2 dataset
yolo detect train data=DOTAv1.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

समर्थित डेटासेट

वर्तमान में, ओरिएंटेड बाउंडिंग बॉक्स के साथ निम्नलिखित डेटासेट समर्थित हैं:

• DOTA v2: DOTA (एरियल इमेज में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए एक बड़े पैमाने पर डेटासेट) संस्करण 2, हवाई दृष्टिकोण से पता लगाने पर जोर देता है और इसमें 1.7 मिलियन इंस्टेंस और 11,268 छवियों के साथ ओरिएंटेड बाउंडिंग बॉक्स शामिल हैं।

• डोटा8: पूर्ण DOTA डेटासेट का एक छोटा, 8-छवि सबसेट वर्कफ़्लो और निरंतर एकीकरण के लिए उपयुक्त है (CI) OBB प्रशिक्षण की जाँच ultralytics कोष।

अपने स्वयं के OBB डेटासेट को शामिल करना

उन लोगों के लिए जो उन्मुख बाउंडिंग बॉक्स के साथ अपने स्वयं के डेटासेट पेश करना चाहते हैं, "YOLO ओबीबी प्रारूप" ऊपर उल्लेख किया गया है। अपने एनोटेशन को इस आवश्यक प्रारूप में कनवर्ट करें और संबंधित YAML कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में पथ, वर्ग और वर्ग नामों का विवरण दें।

कन्वर्ट लेबल प्रारूप

DOTA डेटासेट को फ़ॉर्मैट करें YOLO ओबीबी प्रारूप

लेबल को DOTA डेटासेट फॉर्मेट से YOLO OBB प्रारूप इस स्क्रिप्ट के साथ प्राप्त किया जा सकता है:

from ultralytics.data.converter import convert_dota_to_yolo_obb

convert_dota_to_yolo_obb('path/to/DOTA')

यह रूपांतरण तंत्र DOTA प्रारूप में डेटासेट के लिए महत्वपूर्ण है, जो Ultralytics YOLO OBB प्रारूप।

अपने मॉडल के साथ डेटासेट की संगतता को मान्य करना और आवश्यक प्रारूप सम्मेलनों का पालन करना अनिवार्य है। उचित रूप से संरचित डेटासेट उन्मुख बाउंडिंग बॉक्स के साथ कुशल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल के प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण हैं।

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