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。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00