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定向边框（OBB）数据集概述 使用定向边界框（OBB）训练精确的物体检测模型需要一个全面的数据集。本文解释了与Ultralytics YOLO 模型兼容的各种 OBB 数据集格式，深入介绍了这些格式的结构、应用和格式转换方法。数据集使用DOTA。 完整链接： https: //blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/141654750?spm=1001.2014.3001.5501 YOLO支持的 OBB 格式 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 YoloV8实现OBB训练、测
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