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我感觉你这个问题更加适合使用旋转的目标检测算法
我感觉你这个问题更加适合使用旋转的目标检测算法
其实我现在的数据格式是保留了原始的xywh还有置信度,然后自己新增了5个关键点的坐标,以及9个装甲板类别,4个颜色,最后output应该是5+10+9+4=28
我感觉你这个问题更加适合使用旋转的目标检测算法
为什么呢,我只是检测装甲板啊
给个数据示例看看
给个数据示例看看
x y w h obj 5点 类别9 颜色4
给个数据示例看看
x y w h obj 5点 类别9 颜色4
大佬,不然加个微信交流,我把我之前录制的检测视频给你发一下,github上太大传不了
大佬你好,就是我是一名大二学生,然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准,不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合,导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差,所以我想将传统yolo的数据集格式改为用四个角点的归一化坐标,然后我看到了您这个项目,不过我看您的数据集格式里还是包含了传统yolo的归一化后的中心点坐标和w,h,就是我想把这部分去掉去训练的话,是需要改动dataloader以及loss这些吗,希望大佬能解惑