Ultralytics YOLO项目中实现OBB检测与关键点检测的融合方案

在计算机视觉领域，目标检测技术已经发展出多种形态，其中定向边界框(OBB)检测和关键点检测是两种重要的技术方向。本文将详细介绍如何在Ultralytics YOLO项目中实现这两种技术的融合应用。

技术背景与需求分析

OBB检测相比传统的水平边界框(HBB)检测，能够更精确地表示旋转物体的边界，特别适用于航拍图像、文本检测等场景。而关键点检测则常用于人体姿态估计、面部特征点定位等任务。在某些实际应用中，需要同时完成这两类检测任务，例如在监控场景中既要检测旋转的人体边界框，又要识别人体关键点。

数据集格式设计

实现融合检测的第一步是设计合理的数据集标注格式。推荐采用以下结构：

0 x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 px1 py1 v1 ... px17 py17 v17

其中：

• 第一个数字表示类别ID
• 接下来的8个数字表示OBB的四个角点坐标(x1,y1)到(x4,y4)
• 对于特定类别(如人体)，后续附加17个关键点的坐标和可见性标记

配置文件调整

在YOLO配置文件中需要同时定义OBB和关键点检测的参数：

nc: 10  # 总类别数
kpt_shape: [17, 3]  # 关键点数量及维度
names: 
  0: person
  1: class2
  ...

模型架构修改

为了实现多任务学习，需要在模型头部同时配置OBB检测分支和关键点检测分支：

head:
  [[15, 18, 21], 1, OBB, [nc, 1]]  # OBB检测分支
  [[15, 18, 21], 1, Pose, [1, kpt_shape]]  # 关键点检测分支

这种设计允许模型在不同尺度特征图上同时预测OBB和关键点。

数据加载逻辑优化

核心的数据加载逻辑需要重写以支持混合格式的标签解析。主要修改点包括：

1. 解析基础目标检测信息(类别、OBB坐标)
2. 对特定类别额外解析关键点信息
3. 将解析结果组织成模型可处理的张量格式

关键代码逻辑应包含对OBB坐标的归一化处理、关键点可见性标记的处理等细节。

训练策略建议

对于这种多任务模型，建议采用以下训练策略：

1. 先单独预训练OBB检测分支
2. 固定部分骨干网络参数后再训练关键点分支
3. 最后进行端到端的联合微调

学习率设置上可以采用分层策略，对不同的任务分支使用不同的学习率。

应用场景与限制

这种融合技术在以下场景特别有用：

• 航拍人体检测与姿态估计
• 旋转文本检测与关键点识别
• 工业零件检测与定位

需要注意的是，这种方案会增加模型复杂度，可能影响推理速度。在实际部署时需要权衡精度和性能的需求。

通过本文介绍的方法，开发者可以在Ultralytics YOLO框架中实现高效的OBB和关键点联合检测，为复杂视觉任务提供更全面的解决方案。