Supervision项目扩展YOLO格式数据集加载功能以支持OBB标注
2025-05-07 05:12:10作者:廉彬冶Miranda
在计算机视觉领域,目标检测是一个基础且重要的任务。随着技术的进步,传统的轴对齐边界框(Axis-Aligned Bounding Boxes)已经不能满足所有场景的需求,特别是在处理旋转物体时。为此,Supervision项目在0.18.0版本中引入了对定向边界框(Oriented Bounding Boxes,简称OBB)的初步支持。
OBB标注格式解析
OBB标注与传统的矩形框标注不同,它能够更精确地描述旋转物体的边界。在YOLO OBB格式中,每个标注点由9个值组成:
- 第一个值表示类别索引
- 后续8个值分别表示四个角点的x、y坐标(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)
这些坐标值都是归一化的,范围在0到1之间,使用时需要乘以图像的宽度和高度来获得实际像素坐标。
功能实现要点
Supervision项目需要扩展其DetectionDataset.from_yolo方法以支持OBB格式的数据集加载。核心修改集中在load_yolo_annotations函数中,主要涉及以下方面:
- 标注解析逻辑:需要区分传统矩形框标注和OBB标注的解析方式
- 数据结构调整:OBB标注需要存储在
Detections对象的xyxyxyxy字段中 - 坐标转换处理:将归一化的OBB坐标转换为实际像素坐标
技术实现细节
在实现过程中,开发者需要注意以下几点:
- 向后兼容性:确保新功能不影响现有矩形框标注的加载
- 性能考虑:处理大量OBB标注时的效率问题
- 数据验证:对输入的OBB标注数据进行有效性检查
- 与现有功能集成:确保OBB标注能够与Supervision的其他功能(如可视化)无缝配合
应用场景与优势
OBB支持将为以下场景带来显著改进:
- 遥感图像分析(如飞机、车辆检测)
- 文档分析与识别
- 工业场景中的零件检测
- 任何包含大量旋转物体的场景
相比传统矩形框,OBB能够:
- 更精确地框选旋转物体
- 减少背景干扰
- 提高后续处理(如分割、识别)的准确性
总结
Supervision项目对OBB标注的支持扩展了其在计算机视觉任务中的应用范围,特别是在处理旋转物体方面。这一功能的实现不仅需要技术上的精确处理,还需要考虑与现有生态的兼容性。随着OBB在更多场景中的应用,这一功能将成为Supervision项目的重要特性之一。
对于开发者而言,理解OBB的标注格式和实现原理,将有助于更好地利用这一功能解决实际问题。未来,随着计算机视觉技术的发展,我们可能会看到更多针对特定场景优化的标注格式和相应的支持功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析2 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正3 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析4 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案5 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析6 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析7 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析8 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析9 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 10 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
240
2.37 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
暂无简介
Dart
539
118
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
115
86
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
97
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
999
589
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
589
118
Ascend Extension for PyTorch
Python
78
111
仓颉编程语言提供了 stdx 模块,该模块提供了网络、安全等领域的通用能力。
Cangjie
80
56