旋转目标检测

旋转目标检测：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection【方法解读】我们提出了一种全卷积单阶段目标检测器（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前几乎所有的最先进目标检测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的FCOS检测器是无锚框的，同时也是无候选区域的。通过消除预定义的锚框集，FCOS完全避免了与锚框相关的复杂计算，如训练期间计算重叠等。更重要的是，我们还避免了与锚框相关的所有超参数，这些参数通常对最终的检测性能非常敏感。

吃鱼不卡次

YOLOv8深度剖析专栏导航本专栏计划更新关于YOLOv8目标检测、实例分割、关键点检测、旋转目标检测任务的实践和理论知识。实践篇会包括训练自己的数据集、并对模型进行验证、预测和导出；理论篇会介绍各任务的预测流程和训练流程。下面是已更新的文章目录：

yolov8旋转目标检测输出的角度转化为适合机械爪抓取的角度以X轴正方向（右）为零度方向，角度取值范围[-90°，90°)。确认角度的方法：逆时针旋转X轴，X轴碰到矩形框长边时旋转过的角度记为angleX： 1.如果angleX小于90°，则度数就是angleX。 2.如果angleX大于90°，则度数就是-(180-angleX)；也等于将X轴顺时针旋转碰到长边时的角度取负值。

从懒虫到爬虫

yolov5旋转目标检测遥感图像检测-无人机旋转目标检测（代码和原理）YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行且高效的实时目标检测深度学习模型，最初设计用于处理图像中的水平矩形边界框目标。然而，对于旋转目标检测，通常需要对原始YOLOv5架构进行扩展或修改，以便能够检测具有任意角度的对象，比如倾斜的车牌、风力发电机叶片或者卫星图像上的建筑物等。

旋转目标检测项目 | 基于YOLOv5实现的旋转目标检测算法

目标检测——PP-YOLOE-R算法解读PP-YOLO系列，均是基于百度自研PaddlePaddle深度学习框架发布的算法，2020年基于YOLOv3改进发布PP-YOLO，2021年发布PP-YOLOv2和移动端检测算法PP-PicoDet，2022年发布PP-YOLOE和PP-YOLOE-R。由于均是一个系列，所以放一起解读，方便对比前后改进地方。

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理为了解决旋转目标检测问题，研究者们提出了多种方法和算法。以下是一些常见的旋转目标检测方法：YOLOv5：YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用了轻量级网络结构，具有较快的检测速度和较高的准确率。