YOLOv8OBB检测模型发布
Yolov8 的 OBB 检测模型刚上线，挺有意思的一个方向。用过 Yolov 系列的你应该知道，标准检测是画矩形框，而 OBB 支持倾斜角度，像旋转物体、斜着放的牌子、非水平目标这些，用起来就更合适了。
OBB（Oriented Bounding Box）的好处在于定位更精确，尤其适合图像中有角度偏转的物体，比如航拍图、工业场景之类的。不少朋友都在问，Yolov8 能不能做 OBB，现在可以直接试试了。
训练流程没啥太大变化，主干还是熟悉的 Yolov8。只要你对 Yolov8 的基本用法比较熟，就能比较顺利地上手。数据集格式稍微注意下，需要带上角度参数，别漏了。
模型结构方面挺轻量，推理速度也不错。如果你设备不太好，或者想在边缘设备上跑，可以考虑下轻量版的模型，比如看看YOLOv8n 轻量模型高效推理这篇，讲得挺清楚。
部署方面，ONNX 导出没啥问题，用 Opencv 做 C++推理的例子也能参考下，场景适配上会省不少功夫。
如果你之前用 YOLOv5 做过检测任务，比如猕猴桃叶病害检测、反光衣模型这些，那升级到 v8+OBB 不难，代码改动也不多。
要是你还不太熟 Yolov8 的训练套路，可以看看这篇训练与部署优化，比较全，讲了不少踩坑点。顺手也可以试试基于 Pyside6 的图形化界面，调参直观多，适合新手。
嗯，，OBB 版本算是给 Yolov8 加了个“角度感知”的外挂。适合那种目标不是老老实实横着竖着放的场景。如果你做的是图像定位、航拍、工业质检之类的活儿，挺值得一试。
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