YOLOv8-OBB旋转目标检测：使用自己的数据集

欢迎使用YOLOv8-OBB！

本仓库致力于实现基于YOLOv8框架的旋转边界框（Oriented Bounding Box, OBB）目标检测，并特别设计了支持自定义数据集的功能。如果你正在寻找一种高效、灵活的方法来对具有特定方向的对象进行精确检测，本项目将是你的理想选择。

特性亮点

• YOLOv8适配：利用YOLOv8的强大性能，改进为适应旋转物体检测。
• 旋转目标检测：特别适用于那些常规矩形边界框难以准确覆盖的对象，如长条形物体、不规则形状等。
• 自定义数据集：详尽的指南帮助用户轻松配置自己的数据集，实现个性化训练和验证。
• 代码开源：提供清晰的代码结构和注释，便于开发者理解和二次开发。
• 性能优化：旨在保持高效训练和快速推理的同时，保持高检测精度。

快速入门

1. 环境搭建：确保你的环境中安装有Python及其相关依赖库，如PyTorch等。推荐使用Anaconda虚拟环境管理。
2. 数据准备：
   • 根据提供的数据集格式说明，准备标注数据，包括图像路径和对应的OBB标注信息。
3. 配置修改：编辑配置文件以匹配你的数据集路径及模型训练参数。
4. 训练模型：运行脚本开始训练，观察日志并调整参数以优化训练过程。
5. 评估与部署：使用测试集评估模型性能，并根据需要将模型应用于实际场景。

文档与支持

• 文档: 详细的操作步骤和配置指南位于仓库的docs目录下。
• 示例数据：仓库包含小规模示例数据，供快速上手。
• 社区交流: 遇到问题欢迎在GitHub issue中提问或参与社区讨论。

开源贡献

我们非常欢迎任何形式的贡献，无论是代码提交、文档完善还是问题反馈。请遵循贡献指南，共同使这个项目更加完善。

许可证

本项目遵守MIT许可证，更多信息请查看LICENSE文件。

---

让我们一起探索旋转目标检测的世界，提升你的AI应用能力。祝你编码愉快！🚀