可以看到,在同一张测试图片上,使用同样的模型,sahi 库可以让 yolov5 检测出更多的目标 sahi 的切片推理原理如下图 sahi提供了命令行工具sahi,使用它可以完成快速检测 sahi predict --source small-vehicles1.jpeg --model_type yolov5 --model_path yolov5s6.pt --model_device cuda --export_visual --proje...
SAHI也采用了类似切片检测的思路,不同的是其采用了更多策略,并将其封装成了一个检测框架,支持 Detectron2,MMDetection和YOLOv5。 论文标题:Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/2202.06934仓库地址:https://github.com/obss/sahi 效果概览 首先...
这个框架包含以下两个主要部分: 切片辅助微调 (SF):使用流行的物体检测框架(如Detectron2、MMDetection和YOLOv5)的预训练权重,我们通过将高分辨率图像切割成重叠的小块(称为切片)来增强数据集。 这些切片相对于原图中的小物体具有更大的像素面积,使得小物体在网络训练时变得更明显,从而提高了模型对小物体的检测性能。
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference)就是用来帮助开发人员解决这些现实问题,它是一个轻量级的视觉库,可以在不重新训练原始检测模型(目前支持 yolov5 和 mmdetection)的情况下提升小目标的检出率,而且 gpu 资源的使用并没...
SAHI 技术在我们之前安装的 sahi Python 包中实现。SAHI 是一个与许多对象检测模型兼容的框架,包括 YOLOv8。我们可以选择想要使用的检测模型,并创建任何 sahi.models.DetectionModel 子类的实例,包括 YOLOv8、YOLOv5 甚至 Hugging Face Transformers 模型。
SAHI 技术在我们之前安装的 sahi Python 包中实现。SAHI 是一个与许多对象检测模型兼容的框架,包括 YOLOv8。我们可以选择想要使用的检测模型,并创建任何 sahi.models.DetectionModel 子类的实例,包括 YOLOv8、YOLOv5 甚至 Hugging Face Transformers 模型。
git clone https://github.com/kivenyangming/SAHI-yolov5.git tree: main.py README.md samll-vehicles1.jpg yolov5s6.pt vim main.py: line4: yolov5_model_path = yolov5_model_path = "C:\\Users\\kiven\\Desktop\\SAHI\\yolov5s6.pt" # 放置你的权重地址 line10: device="cuda:0", #...
SAHI也采用了类似切片检测的思路,不同的是其采用了更多策略,并将其封装成了一个检测框架,支持 Detectron2,MMDetection和YOLOv5。 论文标题:Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/2202.06934 ...
您需要在您的环境中的Sahi库中添加两个东西：yolov5_custom.py（使用您的模型创建类），并将您的模型...
SAHI也采用了类似切片检测的思路,不同的是其采用了更多策略,并将其封装成了一个检测框架,支持 Detectron2,MMDetection和YOLOv5。 论文标题:Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/2202.06934 仓库地址:https://...