Label Studio中旋转边界框转YOLO格式的正确处理方法
在计算机视觉标注任务中,旋转边界框(Rotated Bounding Box)是一种比普通矩形框更精确的标注方式,特别适用于处理倾斜或旋转的目标物体。Label Studio作为一款流行的数据标注工具,支持旋转边界框的标注和导出,但在转换为YOLO格式时需要注意一些技术细节。
旋转边界框与YOLO格式的差异
旋转边界框通常包含五个参数:中心点坐标(x,y)、宽度(w)、高度(h)和旋转角度(θ)。而标准YOLO格式仅支持普通矩形框,使用四个参数:中心点坐标(x,y)、宽度(w)和高度(h),不包含旋转信息。
Label Studio中的导出选项
Label Studio从1.16版本开始提供了专门的YOLO OBB(YOLO Oriented Bounding Box)导出格式,这是处理旋转边界框的正确方式。YOLO OBB格式扩展了标准YOLO格式,增加了旋转角度的支持,可以完整保留旋转边界框的所有信息。
使用YOLO OBB格式的步骤
-
确认软件版本:确保使用Label Studio 1.16或更高版本,以及最新版的Label Studio SDK和转换工具。
-
标注数据:在Label Studio中使用旋转矩形工具进行标注,正确设置旋转角度。
-
导出数据:在Label Studio界面中选择"导出"功能,然后选择"YOLO OBB"格式进行导出。
-
模型训练:使用支持OBB的YOLO实现(如Ultralytics YOLO的最新版本)进行模型训练。
技术实现原理
当从Label Studio导出YOLO OBB格式时,系统会自动将旋转边界框的五个参数转换为YOLO OBB兼容的格式。转换过程中会保持原始几何信息不变,包括:
- 中心点坐标归一化到[0,1]范围
- 宽度和高度相对于图像尺寸的比例
- 旋转角度(通常以弧度表示)
常见问题解决方案
如果遇到旋转信息丢失的情况,可以检查以下方面:
- 确认使用了正确的导出格式(YOLO OBB而非标准YOLO)
- 验证使用的YOLO实现是否支持旋转边界框
- 检查标注时是否正确设置了旋转角度
通过正确使用YOLO OBB格式,可以充分利用旋转边界框提供的精确几何信息,提高模型对旋转目标的检测能力,特别适用于航拍图像、文档分析等包含大量倾斜目标的场景。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~057CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









