graphpad怎么修改图片大小_【旋转目标检测】修改YOLOv5旋转目标检测

最近学校安排了个比赛任务，看了一些开源的针对旋转目标检测的现有模型，但我还是决定使用yolov5，修改其模型结构以及代码，使得能够预测旋转的目标框，目前看来效果还不错。

yolo表示：用我的最弱打败你的最强。

因为比赛还没结束，所以这里先不给大家分享。等11月比赛结束后一定给大家分享出来！

更新日期---11.11.2020---伟大的双11

啥也不说：贴上地址:BossZard/rotation-yolov5

解析过两天补上。最近比较忙，代码若有问题可评论区联系提问，尽力解决！

更新日期---1.3.2021---平凡的一天

很忙，也很懒！

针对大家遇到的很多问题，统一说一下训练自己的数据需要怎么样的流程吧。

一，制作label

由于我也不知道大家原始数据集的格式是怎么样，只能说一下该模型需要的数据格式的要求（而且，自己动手写一个，应该不难吧，还能锻炼一下各位的撸码能力呢）：

（类别，x,y,long side,short side,角度）

其中需要注意的几点：

1. 类别从0开始
2. x,y,long side,short side和yolov5相差无几，就是把wh中长的放前面罢了。
3. 角度为矩形框的长边与水平方向轴x的夹角。-90到0度为长边绕水平轴逆时针方向，0到90度反之。并且最后将结果（-90，90）都加上90，把数值范围弄到（0，180）

二，修改配置文件

主要修改两个配置文件，一个是模型定义的类别数，在yolov5m.yaml(如果用的是m-70预训练模型，用另一个就修改yolov5l.yaml)中，修改nc的值为自己数据的类别数。

另一个就是在wheat0.yaml里，也是修改nc的值为自己的类别数，同时也把names修改为自己类别对应的名字。

三，修改train.py文件

主要修改cfg的参数，如果用的是m-70模型预训练，default就改为models/yolov5m.yaml，如果用的是l模型，就改为models/yolov5l.yaml(相信跑过yolov5的同学都熟悉)

其它batch-size、epoch、img-size等参数大家根据自己电脑配置设置即可。

还有其它问题的话评论区留言或者邮箱prozacliang@qq.com，最近比较忙不一定有时间看，尽量及时回复大家。继续潜水咯...

更新时间---1.4.2021---今天也是奋斗的一天

感谢git友Lai898821381在阅读代码中发现的问题哈。

修改训练计算loss的bug：因之前代码撸的太赶，因此在写compute_loss函数获取类别和角度数据时直接使用手打的index获取。因此你们就会发生当你们数据类别不是5时就报错了。抱歉，我的锅。。。github代码已改，大家只需重新下载更新utils文件夹下general.py文件即可；

最后，希望有缘人能给点个star...谢谢啦