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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。
在现实生活中的应用包括但不限于以下几个方面：
1. 交通安全监控：在交通监控系统中，可以用来识别和定位倾斜的车牌号码，以及检测不规则停放的车辆。
2.无人机巡检：对电力线、风力发电机叶片等设施进行状态监测时，需要准确地检测并测量其旋转角度。
3. 遥感与GIS（地理信息系统）：在卫星或航拍图像中检测不同朝向的建筑物、道路标志以及其他地物。
4. 工业质检：在制造业中，用于检测生产线上的零部件是否以正确角度放置或装配。
5. 农业监测：通过航拍图像识别农作物生长状况、病虫害分布情况时，可能需要检测到非正交方向的田间特征。
6. 医学影像分析：在某些医疗影像如X光片或CT扫描中，识别特定器官或结构的形态和角度。
为了实现YOLOv5的旋转目标检测能力，研究者们通常会在训练过程中引入一种新的损失函数来估计目标的角度信息，并且在输出层添加额外的参数预测边界框的角度。此外，可能还会调整网络架构以适应旋转边界框的表示。通过这样的改进，YOLOv5就能够应用于更广泛和复杂的目标检测场景。
旋转目标检测：传统的目标检测算法主要针对水平或垂直方向的目标，而在遥感图像和无人机应用中，目标常常以各种角度出现。因此，针对旋转目标的检测成为一个重要的研究方向。
遥感图像检测：遥感图像通常包含了大范围的地理信息，如建筑物、道路、农田等。利用YOLOv5进行遥感图像检测可以快速准确地识别出这些目标，从而帮助农业、城市规划等应用
无人机旋转目标检测：无人机在航拍过程中，由于姿态变化和目标运动，导致拍摄到的目标可能以各种角度存在。利用YOLOv5进行无人机旋转目标检测可以有效地识别出目标，并进行跟踪或其他后续处理。
数据集和训练：为了实现旋转目标检测，需要准备旋转目标的数据集，并对YOLOv5进行相应的调整和训练。数据集可以包含具有各种旋转角度的目标图像，并进行标注。
模型调优：针对旋转目标检测任务，可能需要对YOLOv5模型进行一些调优，例如增加网络层数、调整损失函数等，以提升检测准确率和鲁棒性。
代码安装：
安装要求：
Linux（建议使用）；Windows（不建议使用，请参考此问题，如果您在生成utils/nms_rotated_ext.cpython-XX-XX-XX-XX.so方面遇到困难）
Python 3.7+
PyTorch ≥ 1.7
CUDA 9.0或更高版本
我已经测试了以下操作系统和软件版本：
操作系统：Ubuntu 16.04/18.04
CUDA：10.0/10.1/10.2/11.3
安装步骤：
a. 创建conda虚拟环境并激活，例如：
conda create -n Py39_Torch1.10_cu11.3 python=3.9 -y
source activate Py39_Torch1.10_cu11.3
b. 确保您的CUDA运行时API版本≤CUDA驱动程序版本。 （例如11.3 ≤ 11.4）
nvcc -V
nvidia-smi
c. 按照官方说明安装PyTorch和torchvision，确保cudatoolkit版本与CUDA运行时API版本相同，例如：
pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
nvcc -V
python
import torch
torch.version.cuda
exit()pip install -r requirements.txt
cd utils/nms_rotated
python setup.py develop #或"pip install -v -e ."
运行demo
Usage:$ python path/to/detect.py --weights yolov5_rotate.pt --source 0 # webcamimg.jpg # imagevid.mp4 # videopath/ # directorypath/*.jpg # glob'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
结果展示
