深度学习房顶识别 运动场检测 房屋与网球场旋转目标检测

基于YOLOv8-OBB的房屋与网球场定向目标检测本仓库实现了定向目标检测OBB模型专用于航拍图像中房屋和网球场的检测及其旋转角度的精确估算。该项目为AI/ML实习生评估任务开发。目标核心目标是实现一个能处理目标朝向的检测模型预测网球场和房屋的边界框及旋转角度。项目亮点定制数据集标注使用手工标注90张航拍图像为每个目标对象绘制旋转边界框。YOLOv8-OBB架构基于预训练的yolov8n-obb.pt模型进行微调该模型是定向目标检测的领先解决方案。全面评估采用标准mAP指标评估边界框精度并通过自定义Python脚本计算平均绝对角度误差以衡量朝向准确性。稳健实现成功解决了8点OBB标签解析等复杂的环境配置、依赖管理和数据格式问题。关键结果微调后的YOLOv8-OBB模型表现如下指标全部目标房屋网球场mAP500.8580.8440.872mAP50-950.6010.4780.725测试集平均绝对角度误差51.91度基于67个匹配实例计算注在0-180度范围内51.91度误差约占全角度范围的29%可视化示例以下是测试集的部分预测结果请将占位图替换为实际图像可通过GitHub README编辑器拖拽上传或使用类似runs/obb/predictX/P0463_png.rf.eda446f96e380a0a67a51e094a22ac36.jpg的路径成功检测案例网球场成功检测说明模型对多个网球场生成高置信度的精确旋转边界框。房屋成功检测说明在复杂环境中准确定位多栋房屋边界框朝向正确。挑战性案例漏检示例说明仅检测到多个网球场中的一个且其朝向被简化为水平方向表明模型仍需改进。完整报告项目方法、评估结果及深度分析详见完整报告致谢本项目作为AI/ML实习生评估任务完成。格式说明采用Markdown二级标题##或###结构保留技术术语原意如OBB、mAP等表格和数据严格对应原文项目亮点改用更符合中文习惯的列表式排版图片说明采用说明统一前缀符合中文技术文档规范