TVConv是一种空间变体卷积模块，通过可学习的Affinity Maps动态生成位置相关卷积核，使卷积操作具备空间感知能力。该模块特别适用于具有固定布局先验的视觉任务（如人脸识别、医学影像分析），能在不显著增加计算成本的情况下提升模型性能。改进后的TVConv_YOLO模块通过动态插值、批归一化等技术适配YOLO架构，并重点部署在深层网络中进行空间特征提取。实验表明，该模块在旋转目标检测、遮挡场

本文提出了一种基于轻量化多尺度门控注意力（LWGA）模块的YOLOv11改进方案。针对遥感图像存在的空间和通道冗余问题，设计了包含点注意力(PA)、局部注意力(LA)、中程注意力(MRA)和全局注意力(GA)的LWGA_Block模块，并开发了双分支下采样的DRFD模块。通过将这两个模块集成到YOLOv11中，提出了两种改进方案：一是使用DRFD替换步长卷积并引入LWGA_Block；二是用C2f

最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V5 OBB的原因是因为尝试的第一个模型就是YOLO V5，后面会基于其他YOLO系列模型做农业大棚的旋转目标检测，尤其是YOLO V9，YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码。

我看到YOLO V8中（ultralytics版本8.2.18）集成了YOLO V9，所以直接在YOLO V8 OBB的基础上实现YOLO V9 OBB，训练结果也出来了，但是评估指标比YOLO V8 OBB低一点点。之前不知道是因为什么原因，现在原因查明了，是因为训练的v9 OBB只有主分支，没有辅助分支，所以精度较低。还有另一个原因可能是没有预训练权重，如果先在DOTA数据集上进行预训练，再使

在网上看到别人在YOLO V9 源码上实现了旋转目标检测，但是我在按照他的方法进行训练的时候出现了错误提示，问题弄了很久都没有解决。运行训练脚本train_dual.py提示如下。loss_tal_dual.py中的报错代码。运行训练脚本train.py提示如下。loss_tal.py中的报错代码。

定向目标检测是一种在图像或视频中识别和定位对象的同时，还估计它们方向的技术。这种技术特别适用于处理有一定旋转或方向变化的对象，例如汽车、飞机或文本。定向目标检测器的输出是一组旋转的边界框，这些框精确地包围了图像中的对象，并且每个框都带有类别标签和置信度分数。LabelImg2是LabelImg的一个改进版本，它不仅支持传统的轴对齐矩形边界框标注，还支持旋转边界框（即定向边界框）的标注。这对于需要精

最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V8 OBB的原因是因为尝试的第二个模型就是YOLO V8，后面会基于YOLO V9模型做农业大棚的旋转目标检测。YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码PS:欢迎大家分享农业大棚数据集，数据制作太花时间了......下面是我制作的农业大棚图像。

这个是在YOLO V10源码的基础上实现的。我只是在源码的基础上做了些许的改动。因为YOLOv10是是在Ultralytics的基础上开发而来，所有可以轻松地按照V8 OBB中的代码来修改。修改一个yaml文件和一个脚本脚本代码就可以实现YOLO V10 OBB

之前写了一个基于YOLOv8做旋转目标检测（OBB）的文章，内容写得不够好，内容也有些杂乱无序。现如今YOLO已经更新到11了，数据集也集齐了无人机和卫星的农业大棚，所以这次就写一个基于YOLO11 OBB的农业大棚旋转检测。

最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V5 OBB的原因是因为尝试的第一个模型就是YOLO V5，后面会基于其他YOLO系列模型做农业大棚的旋转目标检测，尤其是YOLO V9，YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码。