YOLOv8重磅升级，新增旋转目标检测，又该学习了~

YOLOv8重磅升级！新增旋转目标检测功能，基于DOTA数据集，支持15个类别目标航拍图像检测，模型&代码均已开源~

新版亮点

• YOLOv8-OBB：YOLOv8中OBB(Oriented Bounding Box)模型的引入标志着物体检测的重要一步，特别是对于有角度或旋转的物体，提高了准确性并减少了各种应用中的背景噪声，如航空影像和文本检测
• 支持分割和增强功能：增强的分割功能提供更精确的图像分析，并将改进的分类增强功能集成到Ultralytics训练管道中
• 性能优化：自去年首次发布以来，我们一直专注于优化YOLOv8框架的各个方面，包括训练、验证、推理和导出，以确保速度和效率，而不会影响性能
• 增强型脚骨与训练特性：模型架构、训练功能和数据集支持方面的增量更新，包括与Open Images V7数据集和改进的图像分类模型的集成
• API与CLI改进：通过完善的API和CLI增强用户体验，包括用于高级数据集探索和交互的Ultralytics Explorer工具。PaddlePaddle、NCNN、PNNX、TensorRT及其他集成：加强与多个其他平台的集成，为用户提供更多部署灵活性和兼容性。
• 多样化的贡献和Ultralytics HUB的演变：230个贡献者的1000多个拉取请求的集成和Ultralytics HUB的增长，以及它自己的一系列版本更新，突出了社区在YOLOv8开发中的重要作用。

新特性试用

首先，通过如下命令安装算法库：

pip install ultralytics

然后，照一张航拍图像将其命名为"data.png"，你还需要把预训练模型下载下载放到"weights"目录下；

最后，直接直接通过CLI方式预测

yolo obb predict model='weights/yolov8n-obb.pt' source=data.png

此时，可以看到如下信息提示

根据提示就可以找到检测结果咯

YOLO实在太卷了，但还是要继续学习~

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