YOLOX OBB -- YOLOX 旋转框检测 超详细!!!
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发布时间:2024-09-29 00:45
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热心网友
时间:2024-10-07 19:29
本项目基于YOLOX进行旋转框检测的改进,专注于遥感和无人机等领域的目标检测。理解旋转目标检测基础知识有助于更快地入门。YOLOX-OBB的small模型在DOTA1.0上的性能在实验中,70.82 mAP出现在80个epoch,而73.17 mAP的峰值在137epoch时实现,表明模型效果随训练时间提升。
尽管项目在github上已经发布了几个月,但教程尚未全面,我计划按照安装依赖、数据标注、转换、训练和测试的顺序逐步更新。其中,数据标注阶段,推荐使用支持多边形标注的工具,如labelme。标注时,我分享了十字标注法,以简化标注过程,节省时间。标注后的数据需要通过BboxToolkit工具转换为项目所需的格式,并进行训练集和验证集划分。
训练阶段,YOLOX-OBB代码与原始版本有较大区别,配置文件使用了yaml格式,且支持实例分割。模型部署时,导出模型支持自定义模板。项目特色在于直接增加角度处理,技巧上包括在线实施的实例分割增强。实例分隔训练适用于COCO格式的数据,但需注意资源消耗。
最后,如有任何疑问或需要进一步信息,可以访问github上的项目并给予星标支持。后续将发布部署步骤和可视化结果。