芒果YOLOv8旋转检测改进《旋转检测必看》提升篇149：从零开始训练 YOLOv8旋转检测教程说明，芒果改进推荐教程

本文适用Windows/Linux/Mac：从零开始使用Windows/Linux/Mac训练 YOLOv8 算法项目 - 《旋转检测任务》

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该专栏的改进博客 基本都支持 应用在 《旋转检测任务》

《芒果 YOLOv8 模型 改进专栏》 适用于芒果专栏改进 YOLOv8 算法： 目标检测、实例分割、姿态估计、旋转检测

旋转检测任务

旋转检测改进内容

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该专栏的改进博客 基本都支持 应用在 《旋转检测任务》

重点：该专栏兼容 《旋转检测任务》 ！！

其中 旋转检测改进 ：主干backbone篇、neck篇、Head篇 改进完全和目标检测一样通用

旋转检测里面的《损失函数》将更新在这里：芒果YOLOv8深度改进教程

持续更新相关内容

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训练 第一步 完成最基础的YOLOv8环境配置

这里写的很清楚，基本上三步就可以解决

首先 点击这个链接

芒果YOLOv8改进：提升篇：从零开始训练 YOLOv8最新8.1版本教程说明（包含Mac、Windows、Linux端 ）同之前的项目版本代码有区别

完成环境配置

第二步

在主目录 新增一个train_obb.py文件

import sys
import argparse
import os

sys.path.append(r'E:\GitHubRepo\PR\ultralyticsPro') # Path 修改为自己的项目路径

from ultralytics import YOLO

def main(opt):
    yaml = opt.cfg
    model = YOLO(yaml) 

    model.info()
    
    # 旋转检测训练
    results = model.train(
        data='DOTAv2.yaml', 
        epochs=2, 
        imgsz=640, 
        workers=0, 
        batch=1
        )

def parse_opt(known=False):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default= r'ultralytics\cfg\models\v8\yolov8-obb.yaml', help='initial weights path')
    parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='')

    opt = parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args()
    return opt

if __name__ == "__main__":
    opt = parse_opt()
    main(opt)

完成，直接运行即可

python train_obb.py --cfg ultralytics\cfg\models\v8\yolov8-obb.yaml

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参考：https://github1s.com/ultralytics/ultralytics