YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一個流行且高效的實時目標檢測深度學習模型，最初設(shè)計用于處理圖像中的水平矩形邊界框目標。然而，對于旋轉(zhuǎn)目標檢測，通常需要對原始YOLOv5架構(gòu)進行擴展或修改，以便能夠檢測具有任意角度的對象，比如傾斜的車牌、風力發(fā)電機葉片或者衛(wèi)星圖像上的建筑物等。
在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用包括但不限于以下幾個方面：
1. 交通安全監(jiān)控：在交通監(jiān)控系統(tǒng)中，可以用來識別和定位傾斜的車牌號碼，以及檢測不規(guī)則停放的車輛。
2.無人機巡檢：對電力線、風力發(fā)電機葉片等設(shè)施進行狀態(tài)監(jiān)測時，需要準確地檢測并測量其旋轉(zhuǎn)角度。
3. 遙感與GIS（地理信息系統(tǒng)）：在衛(wèi)星或航拍圖像中檢測不同朝向的建筑物、道路標志以及其他地物。
4. 工業(yè)質(zhì)檢：在制造業(yè)中，用于檢測生產(chǎn)線上的零部件是否以正確角度放置或裝配。
5. 農(nóng)業(yè)監(jiān)測：通過航拍圖像識別農(nóng)作物生長狀況、病蟲害分布情況時，可能需要檢測到非正交方向的田間特征。
6. 醫(yī)學影像分析：在某些醫(yī)療影像如X光片或CT掃描中，識別特定器官或結(jié)構(gòu)的形態(tài)和角度。
為了實現(xiàn)YOLOv5的旋轉(zhuǎn)目標檢測能力，研究者們通常會在訓(xùn)練過程中引入一種新的損失函數(shù)來估計目標的角度信息，并且在輸出層添加額外的參數(shù)預(yù)測邊界框的角度。此外，可能還會調(diào)整網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以適應(yīng)旋轉(zhuǎn)邊界框的表示。通過這樣的改進，YOLOv5就能夠應(yīng)用于更廣泛和復(fù)雜的目標檢測場景。
旋轉(zhuǎn)目標檢測：傳統(tǒng)的目標檢測算法主要針對水平或垂直方向的目標，而在遙感圖像和無人機應(yīng)用中，目標常常以各種角度出現(xiàn)。因此，針對旋轉(zhuǎn)目標的檢測成為一個重要的研究方向。
遙感圖像檢測：遙感圖像通常包含了大范圍的地理信息，如建筑物、道路、農(nóng)田等。利用YOLOv5進行遙感圖像檢測可以快速準確地識別出這些目標，從而幫助農(nóng)業(yè)、城市規(guī)劃等應(yīng)用
無人機旋轉(zhuǎn)目標檢測：無人機在航拍過程中，由于姿態(tài)變化和目標運動，導(dǎo)致拍攝到的目標可能以各種角度存在。利用YOLOv5進行無人機旋轉(zhuǎn)目標檢測可以有效地識別出目標，并進行跟蹤或其他后續(xù)處理。
數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練：為了實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)目標檢測，需要準備旋轉(zhuǎn)目標的數(shù)據(jù)集，并對YOLOv5進行相應(yīng)的調(diào)整和訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集可以包含具有各種旋轉(zhuǎn)角度的目標圖像，并進行標注。
模型調(diào)優(yōu)：針對旋轉(zhuǎn)目標檢測任務(wù)，可能需要對YOLOv5模型進行一些調(diào)優(yōu)，例如增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、調(diào)整損失函數(shù)等，以提升檢測準確率和魯棒性。
代碼安裝：
安裝要求：
Linux（建議使用）；Windows（不建議使用，請參考此問題，如果您在生成utils/nms_rotated_ext.cpython-XX-XX-XX-XX.so方面遇到困難）
Python 3.7+
PyTorch ≥ 1.7
CUDA 9.0或更高版本
我已經(jīng)測試了以下操作系統(tǒng)和軟件版本：
操作系統(tǒng)：Ubuntu 16.04/18.04
CUDA：10.0/10.1/10.2/11.3
安裝步驟：
a. 創(chuàng)建conda虛擬環(huán)境并激活，例如：
conda create -n Py39_Torch1.10_cu11.3 python=3.9 -y
source activate Py39_Torch1.10_cu11.3
?b. 確保您的CUDA運行時API版本≤CUDA驅(qū)動程序版本。 （例如11.3 ≤ 11.4）
nvcc -V
nvidia-smi
?c. 按照官方說明安裝PyTorch和torchvision，確保cudatoolkit版本與CUDA運行時API版本相同，例如：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-850937.html
pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
nvcc -V
python
import torch
torch.version.cuda
exit()pip install -r requirements.txt
cd utils/nms_rotated
python setup.py develop #或"pip install -v -e ."
運行demo
Usage:
$ python path/to/detect.py --weights yolov5_rotate.pt --source 0 # webcam
img.jpg # image
vid.mp4 # video
path/ # directory
path/*.jpg # glob
'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube
'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
結(jié)果展示
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-850937.html
到了這里，關(guān)于yolov5旋轉(zhuǎn)目標檢測遙感圖像檢測-無人機旋轉(zhuǎn)目標檢測（代碼和原理）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
