Ориентированные ограничивающие рамки Обнаружение объектов

Обнаружение ориентированных объектов идет на шаг дальше, чем стандартное обнаружение объектов, добавляя дополнительный угол для более точного определения местоположения объектов на изображении.

Результатом работы детектора ориентированных объектов является набор повернутых ограничивающих рамок, которые точно заключают объекты на изображении, а также метки классов и оценки достоверности для каждой рамки. Ориентированные ограничивающие рамки особенно полезны, когда объекты отображаются под разными углами, например, на аэрофотоснимках, где традиционные ограничивающие рамки, выровненные по осям, могут включать ненужный фон.

Смотреть: Обнаружение объектов с использованием ориентированных ограничивающих рамок (YOLO-OBB) Ultralytics YOLO

Визуальные примеры

Обнаружение судов с использованием OBB	Обнаружение транспортных средств с использованием OBB

Модели

Здесь представлены предварительно обученные модели OBB YOLO11, которые были обучены на наборе данных DOTAv1.

Модели загружаются автоматически из последнего релиза Ultralytics при первом использовании.

• mAP^test значения для одномодельной мультимасштабной оценки на DOTAv1 наборе данных.
  Воспроизвести с помощью yolo val obb data=DOTAv1.yaml device=0 split=test и отправьте объединенные результаты в оценки DOTA.
• Скорость усреднено по изображениям из набора данных DOTAv1 val с использованием Amazon EC2 P4d instance.
  Воспроизвести с помощью yolo val obb data=DOTAv1.yaml batch=1 device=0|cpu

Обучение

Обучите YOLO11n-obb на наборе данных DOTA8 в течение 100 эпох при размере изображения 640. Полный список доступных аргументов см. на странице Конфигурация.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-obb.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolo11n-obb.yaml").load("yolo11n.pt")  # build from YAML and transfer weights

# Train the model
results = model.train(data="dota8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo obb train data=dota8.yaml model=yolo11n-obb.yaml epochs=100 imgsz=640

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo obb train data=dota8.yaml model=yolo11n-obb.pt epochs=100 imgsz=640

# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo obb train data=dota8.yaml model=yolo11n-obb.yaml pretrained=yolo11n-obb.pt epochs=100 imgsz=640

Смотреть: Как обучить модели Ultralytics YOLO-OBB (Oriented Bounding Boxes) на наборе данных DOTA с использованием Ultralytics HUB

Формат набора данных

Подробное описание формата набора данных OBB можно найти в Руководстве по наборам данных. Формат YOLO OBB определяет ограничивающие рамки по четырем угловым точкам с координатами, нормализованными между 0 и 1, в соответствии со следующей структурой:

class_index x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4

Внутри, YOLO обрабатывает потери и выходы в xywhr формат, который представляет собой ограничивающего прямоугольникацентральную точку (xy), ширину, высоту и угол поворота.

Валидация

Проверка обученной модели YOLO11n-obb точность на наборе данных DOTA8. Аргументы не требуются, так как model сохраняет свое обучение data и аргументы в качестве атрибутов модели.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model

# Validate the model
metrics = model.val(data="dota8.yaml")  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map  # map50-95(B)
metrics.box.map50  # map50(B)
metrics.box.map75  # map75(B)
metrics.box.maps  # a list contains map50-95(B) of each category

yolo obb val model=yolo11n-obb.pt data=dota8.yaml         # val official model
yolo obb val model=path/to/best.pt data=path/to/data.yaml # val custom model

Прогнозирование

Используйте обученную модель YOLO11n-obb для выполнения прогнозов на изображениях.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model

# Predict with the model
results = model("https://ultralytics.com/images/boats.jpg")  # predict on an image

# Access the results
for result in results:
    xywhr = result.obb.xywhr  # center-x, center-y, width, height, angle (radians)
    xyxyxyxy = result.obb.xyxyxyxy  # polygon format with 4-points
    names = [result.names[cls.item()] for cls in result.obb.cls.int()]  # class name of each box
    confs = result.obb.conf  # confidence score of each box

yolo obb predict model=yolo11n-obb.pt source='https://ultralytics.com/images/boats.jpg'  # predict with official model
yolo obb predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/boats.jpg' # predict with custom model

Смотреть: Как обнаруживать и отслеживать резервуары для хранения с помощью Ultralytics YOLO-OBB | Ориентированные ограничивающие рамки | DOTA

Смотрите полную информацию о predict деталях режима в Прогнозирование странице.

Экспорт

Экспортируйте модель YOLO11n-obb в другой формат, например ONNX, CoreML и т. д.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom trained model

# Export the model
model.export(format="onnx")

yolo export model=yolo11n-obb.pt format=onnx  # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # export custom trained model

Доступные форматы экспорта YOLO11-obb представлены в таблице ниже. Вы можете экспортировать в любой формат, используя format аргумент, например: format='onnx' или format='engine'. Вы можете прогнозировать или проверять непосредственно на экспортированных моделях, например: yolo predict model=yolo11n-obb.onnx. Примеры использования отображаются для вашей модели после завершения экспорта.

Смотрите полную информацию о export подробности в Экспорт странице.

Приложения в реальном мире

OBB-детектирование с помощью YOLO11 имеет множество практических применений в различных отраслях:

• Управление морским транспортом и портами: Обнаружение кораблей и судов под разными углами для управления флотом и мониторинга.
• Градостроительство: Анализ зданий и инфраструктуры по аэрофотоснимкам.
• Сельское хозяйство: Мониторинг посевов и сельскохозяйственного оборудования с помощью кадров, снятых с дронов.
• Energy Sector: Инспекция солнечных панелей и ветряных турбин при различных ориентациях.
• Транспорт: Отслеживание транспортных средств на дорогах и парковках с различных точек обзора.

Эти приложения выигрывают от способности OBB точно подгонять объекты под любым углом, обеспечивая более точное обнаружение, чем традиционные ограничивающие рамки.

Часто задаваемые вопросы

Что такое ориентированные ограничивающие рамки (OBB) и чем они отличаются от обычных ограничивающих рамок?

Ориентированные ограничивающие рамки (OBB) включают дополнительный угол для повышения точности локализации объектов на изображениях. В отличие от обычных ограничивающих рамок, которые представляют собой прямоугольники, выровненные по осям, OBB могут вращаться, чтобы лучше соответствовать ориентации объекта. Это особенно полезно для приложений, требующих точного размещения объектов, таких как аэрофотосъемка или спутниковые снимки (Руководство по наборам данных).

Как обучить модель YOLO11n-obb с использованием пользовательского набора данных?

Чтобы обучить модель YOLO11n-obb с пользовательским набором данных, следуйте приведенному ниже примеру, используя Python или CLI:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")

# Train the model
results = model.train(data="path/to/custom_dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)

yolo obb train data=path/to/custom_dataset.yaml model=yolo11n-obb.pt epochs=100 imgsz=640

Дополнительные аргументы для обучения см. в разделе Конфигурация.

Какие наборы данных я могу использовать для обучения моделей YOLO11-OBB?

Модели YOLO11-OBB предварительно обучены на наборах данных, таких как DOTAv1, но вы можете использовать любой набор данных, отформатированный для OBB. Подробную информацию о форматах набора данных OBB можно найти в Руководстве по наборам данных.

Как экспортировать модель YOLO11-OBB в формат ONNX?

Экспорт модели YOLO11-OBB в формат ONNX прост при использовании Python или CLI:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")

# Export the model
model.export(format="onnx")

yolo export model=yolo11n-obb.pt format=onnx

Для получения дополнительной информации о форматах и деталях экспорта обратитесь к странице Экспорт.

Как проверить точность модели YOLO11n-obb?

Чтобы проверить модель YOLO11n-obb, вы можете использовать команды Python или CLI, как показано ниже:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")

# Validate the model
metrics = model.val(data="dota8.yaml")

yolo obb val model=yolo11n-obb.pt data=dota8.yaml

Подробную информацию о проверке см. в разделе Val.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 5 дней назад

Комментарии