尝试调整训练数据分布，确保0°和180°方向样本均衡。
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在YOLOv8中，Object Detection通常使用的是方向角（angle）来进行物体的朝向预测。然而，由于角度是连续的，传统的角度回归可能会导致0°和180°被混淆，因为它们代表了相同的朝向。为了解决这个问题，我们可以使用一种称为四舍五入的方法（Round to the Nearest Quadrant）来将角度映射到四个象限，这样就可以区分出物体的头尾。
以下是针对Ultralytics YOLOv8 OBB（定向边界框）进行调整的步骤：
-
打开
ultralytics/yolov5/models/custom.py文件，在def yolov5 Detect函数内找到处理预测结果的部分。 -
在计算方向角的地方添加以下代码，这将把角度归一化到 [0, 360°) 范围，并将其四舍五入到最近的象限：
# 假设 angle 是从YOLOv5模型输出的角度值
angle = torch.atan2(preds[:, :, 6], preds[:, :, 7]) * (180 / math.pi)
# 将角度归一化到 [0, 360)
angle += 180
angle %= 360
# 四舍五入到最近的象限
quadrants = torch.tensor([90, 180, 270])
rounded_angle = torch.remainder((angle + quadrants) // (360 / len(quadrants)), 4) * (360 / len(quadrants)) - 90
- 现在，
rounded_angle变量包含了归一化且四舍五入到最近象限的角度，你可以用这个值来绘制有向的边界框。
注意：这些更改可能会影响到模型的精度，因此在进行调整后，建议您重新训练或微调模型以适应新的角度表示方法。
在实际应用中，根据具体需求，你可能还需要对边界框的坐标进行相应的调整，以便正确地绘制具有方向性的边界框。如果你遇到任何问题或需要进一步的帮助，随时告诉我。
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