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。 我们将使用 SAHI 的 AutoDetectionModel 类创建模型对象,并指定模型类型和检查点文件的路径: fromsahiimportAutoDetection...
3)SAHI+YOLOv8如何推理 原图 切分为子图训练+推理 1.工业缺陷检测介绍 得益于机器视觉的不断发展和成熟,越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体等产品的缺陷检测中,大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测...
2.摄像头镜头缺陷检测介绍 3.基于YOLOv8的摄像头缺陷检测算法 3.1 SAHI:针对小目标检测的切片辅助超推理库 3.2 使用SAHI方法子图训练,如何自动生成对应xml 3.3 SAHI+YOLOv8如何推理 本文摘要:1)分析了工业缺陷的难点;2)提供了用SAHI方法子图训练,如何自动生成对应xml的代码;3)SAHI+YOLOv8如何推理 原图 切分...
在引入 SAHI 之前,让我们使用 Ultralytics 的 YOLOv8 模型的大型变体对我们的数据进行标准对象检测推理。 首先,我们创建一个 ultralytics.YOLO 模型实例,并在必要时下载模型检查点。然后,我们将此模型应用于我们的数据集,并将结果存储在样本的字段“base_model”中: from ultralytics import YOLO ckpt_path ="yo...
YOLOV8从环境搭建到训练自己的数据集,一小时带你从零部署YOLOV8目标检测算法,究极通俗易懂!(深度学习/计算机视觉) 466 2 07:44:43 App 【7小时搞定目标检测】草履虫都能学会!OpenCV+YOLO 实时目标检测从入门到实战,计算机博士手把手带你做毕设!(深度学习/计算机视觉/机器学习/神经网络) 1.4万 1 03:30 App ...
model_path=yolov8_model_path, # YOLOv8模型的路径 confidence_threshold=0.3, # 设备类型。 # 如果您的计算机配备 NVIDIA GPU,则可以通过将 'device' 标志更改为'cuda:0'来启用 CUDA 加速;否则,将其保留为'cpu' device="cpu",# or 'cuda:0' ...
Detectron2、MMDetection 和YOLOv8等主流的目标检测框架在ImageNet和MS COCO等广泛使用的数据集上提供预训练的权重。预训练可以使用较少量的数据集和较短的训练持续时间对模型进行有效的微调,而无需使用大量数据集从头开始训练。通常用于预训练的数据集可能由低分辨率图像组成,而且相对较大的物体可能占据了图像的很大一部...
物体检测模型通常采用固定大小的输入。例如,YOLOv8 在最大边长为 640 像素的图像上进行训练。这意味着当我们输入一张 1920x1080 大小的图像时,模型会在进行预测之前将图像下采样到 640x360,降低分辨率并丢弃小物体的重要信息。 SAHI 的工作原理 理论上,你可以在较大的图像上训练模型以改进对小物体的检测。但实际上...
model_type='yolov8', model_path=yolov8_model_path, confidence_threshold=0.3, device="cpu",# or 'cuda:0') 步骤2: 进行推理: SAHI 不仅提供了slice 版推理函数get_sliced_prediction(), 而且也提供了原始Yolo的简单封装推理函数get_prediction(), 这两个函数返回类型统一为sahi.prediction.PredictionResult...
SAHI 默认支持yolov5/yolov8/mmdet等多种预测网络, 我们可以直接使用yolov8的预训练模型文件, 下面是集成yolov8模型的示例代码: detection_model = AutoDetectionModel.from_pretrained( model_type='yolov8', model_path=yolov8_model_path, confidence_threshold=0.3, ...