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GitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 #x1f680; 【算法介绍】
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GitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 【算法介绍】
YOLOv11是一种先进的对象检测算法它通过单个神经网络实现了快速的物体检测。其中旋转框检测是YOLOv11的一项重要特性它可以有效地检测出不同方向和角度的物体。
旋转框检测的原理是通过预测物体的边界框和旋转角度来实现的。在YOLOv11中神经网络不仅预测了物体的边界框位置还预测了物体的旋转角度。这意味着YOLOv11可以检测出不同方向和角度的物体而不仅仅是正面的物体。
通过旋转框检测YOLOv11在处理具有挑战性的物体检测任务时具有更大的灵活性。例如在处理包含不同方向和角度的物体的图像时旋转框检测可以提供更准确的检测结果。此外在处理某些具有特殊形状的物体时旋转框检测也可以提供更好的结果。
然而旋转框检测也带来了一些挑战。首先预测旋转角度需要更多的计算资源。其次由于物体的方向和角度可能会随着图像的角度或摄像头的视角而变化因此需要更精确的训练数据来训练模型。此外由于旋转框检测涉及到多个参数的预测因此需要更强大的神经网络架构来处理这些参数。
总的来说YOLOv11的旋转框检测是一种强大的技术它可以提高物体检测的准确性和灵活性。尽管它带来了一些挑战但通过不断的研究和创新我们可以克服这些挑战并进一步提高物体检测的性能。
【效果展示】 【实现部分代码】
#include iostream
#includeopencv2/opencv.hpp
#includeYolov11ObbManager.husing namespace std;
using namespace cv;
//请注意自己Onnx模型如果模型输入宽高是640需要把Yolov11ObbManager.cpp的4个地方改成640分别是32行,42行,43行源码都是1024
int main()
{Yolov11ObbManager detector;detector.LoadWeights(E:\\official-model\\yolov11\\yolo11n-obb.onnx,C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\00\\yolov11-obb-onnx-cplus\\labels.txt);cv::Mat imagecv::imread(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\00\\yolov11-obb-onnx-cplus\\P0032.png);auto res detector.Inference(image);detector.DrawImage(image,res);cv::namedWindow(result, cv::WINDOW_KEEPRATIO);cv::imshow(result, image); cv::waitKey(0);return 0;} 【视频演示】
C使用纯opencv部署yolov11旋转框目标检测_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】vs2019cmake3.24.3opencv4.8.0更多信息和源码下载参考博文https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142712173, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心相关视频https://www.bilibili.com/video/BV1LG1QYdE7x/ 【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89846489 【测试环境】
vs2019 cmake3.24.3 opencv4.8.0
