关于去掉预测框，仅用四个角点坐标来检测的问题？

[Hezhexi2002]

大佬你好，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我想将传统yolo的数据集格式改为用四个角点的归一化坐标，然后我看到了您这个项目，不过我看您的数据集格式里还是包含了传统yolo的归一化后的中心点坐标和w，h，就是我想把这部分去掉去训练的话，是需要改动dataloader以及loss这些吗，希望大佬能解惑

[xialuxi]

我感觉你这个问题更加适合使用旋转的目标检测算法

[Hezhexi2002]

我感觉你这个问题更加适合使用旋转的目标检测算法

其实我现在的数据格式是保留了原始的xywh还有置信度，然后自己新增了5个关键点的坐标，以及9个装甲板类别，4个颜色，最后output应该是5+10+9+4=28

[Hezhexi2002]

我感觉你这个问题更加适合使用旋转的目标检测算法

为什么呢，我只是检测装甲板啊

[xialuxi]

给个数据示例看看

[Hezhexi2002]

给个数据示例看看

x y w h obj 5点 类别9 颜色4

[Hezhexi2002]

给个数据示例看看

x y w h obj 5点 类别9 颜色4

大佬，不然加个微信交流，我把我之前录制的检测视频给你发一下，github上太大传不了