yolov8-obb网络结构图
时间: 2025-01-09 18:34:59 浏览: 200
### YOLOv8-obb 网络架构图解析
YOLOv8-obb 是基于YOLO系列模型的一种改进版本,专门用于处理带有方向边界框(oriented bounding box, OBB)的目标检测任务。该网络继承了YOLO家族高效快速的特点,并针对倾斜对象进行了优化。
#### 主要组件概述
1. **骨干网络 Backbone**
骨干网负责提取输入图像中的特征表示。通常采用轻量级且高效的卷积神经网络作为基础框架[^1]。
2. **颈部 Neck**
这部分连接着骨干网络和头部,在某些变体中可能包含FPN (Feature Pyramid Network) 或者PANet(Panoptic Feature Pyramid Networks),用来增强多尺度特征融合能力[^2]。
3. **头部 Head**
头部设计用于回归位置参数以及分类得分。对于YOLOv8-obb而言,除了常规的中心点坐标、宽度高度之外,还需要额外估计角度信息来描述旋转矩形的位置姿态.
4. **损失函数 Loss Function**
为了适应新的输出形式——即带角度的方向边框,相应地调整了原有的损失计算方式。具体来说,增加了关于角度误差项的惩罚因子,使得模型能够更好地学习到物体朝向特性.
```python
import torch.nn as nn
class YOLOv8_Obb(nn.Module):
def __init__(self):
super(YOLOv8_Obb, self).__init__()
# Define backbone network here...
# Define neck structure if any...
# Define head with additional angle prediction branch.
self.head = nn.Sequential(
...,
nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=(5 + num_classes)*num_anchors_per_scale, kernel_size=1),
...
)
def forward(self, x):
features = self.backbone(x)
outputs = []
for feature_map in features:
output = self.head(feature_map).permute(0, 2, 3, 1).contiguous()
batch_size, grid_h, grid_w, _ = output.shape
output = output.view(batch_size, grid_h * grid_w * num_anchors_per_scale, 5 + num_classes)
outputs.append(output)
return torch.cat(outputs, dim=1)
model = YOLOv8_Obb()
print(model)
```
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