YOLOv5-OBB 旋转目标检测项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

YOLOv5-OBB（YOLOv5 Oriented Bounding Box）是基于YOLOv5的扩展版本，专门用于处理带有角度的矩形目标检测。该项目通过引入旋转边界框（Rotated BBox）技术，使得模型能够更准确地检测和定位具有任意方向的物体。YOLOv5-OBB在航空影像、遥感图像等领域具有广泛的应用前景。

主要编程语言

该项目主要使用Python编程语言进行开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• YOLOv5: 基于YOLOv5的目标检测框架。
• CSL（Circular Smooth Label）: 用于处理旋转目标检测的标签平滑技术。
• DOTA数据集: 专门用于航空影像目标检测的数据集。

框架

• PyTorch: 深度学习框架，用于模型的训练和推理。
• OpenCV: 用于图像处理和可视化。
• NumPy: 用于数值计算和数据处理。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• CUDA（如果使用GPU进行训练）
• Git

详细安装步骤

步骤1：克隆项目仓库

首先，从GitHub克隆YOLOv5-OBB项目到本地：

git clone https://github.com/hukaixuan19970627/yolov5_obb.git
cd yolov5_obb

步骤2：创建虚拟环境（可选）

为了隔离项目依赖，建议创建一个虚拟环境：

python -m venv yolov5_obb_env
source yolov5_obb_env/bin/activate  # 在Windows上使用 `yolov5_obb_env\Scripts\activate`

步骤3：安装依赖项

安装项目所需的Python依赖项：

pip install -r requirements.txt

步骤4：下载预训练模型（可选）

如果您想使用预训练模型进行推理或微调，可以从项目提供的链接下载预训练模型文件，并将其放置在weights目录下。

步骤5：配置数据集

将您的数据集按照项目要求的格式进行准备，并放置在data目录下。您可以参考项目中的data/dotav15_poly.yaml文件来配置数据集。

步骤6：训练模型

使用以下命令开始训练模型：

python train.py --data data/dotav15_poly.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --batch-size 16 --epochs 300

步骤7：推理和验证

训练完成后，您可以使用以下命令进行推理和验证：

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source data/images --conf 0.4

总结

通过以上步骤，您已经成功安装并配置了YOLOv5-OBB项目。您可以根据需要进一步调整参数和配置，以优化模型的性能。