小目标检测-切片辅助超推理SAHI SAHI(Slicing Aided Hyper Inference)是一种专为小物体检测而设计的尖端pipeline,采用了切片辅助推理和微调技术,彻底改变了物体的检测方式。 SAHI的独特之处在于它能够与任何物体检测器无缝集成,无需繁琐的微调,并在不影响性能的情况下快速应用,为小物体检测带来了重大的突破。 对Visdrone...
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...
另一种方法是利用现有的物体检测,将模型应用于图像中固定大小的块或切片,然后将结果拼接在一起。这就是切片辅助超推理(Slicing-Aided Hyper Inference)背后的想法! SAHI 的工作原理是将图像分成完全覆盖它的切片,并使用指定的检测模型对每个切片进行推理。然后将...
SAHI: Slicing Aided Hyper Inference(切片辅助超推理)通过图像切片的方式来检测小目标。SAHI检测过程可以描述为:通过滑动窗口将图像切分成若干区域,各个区域分别进行预测,同时也对整张图片进行推理。然后将各个区域的预测结果和整张图片的预测结果合并,最后用NMS(非极大值抑制)进行过滤。用动图表示该识别过程如下: SAHI...
另一种方法是利用现有的物体检测,将模型应用于图像中固定大小的块或切片,然后将结果拼接在一起。这就是切片辅助超推理(Slicing-Aided Hyper Inference)背后的想法! SAHI 的工作原理是将图像分成完全覆盖它的切片,并使用指定的检测模型对每个切片进行推理。然后将所有这些切片的预测合并在一起,以生成整个图像的一个检测...
Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection 基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测案例全流程实操 by 飞桨PaddleDet 小目标检测研究进展 一、小目标检测主流解决方案 小目标检测中的小目标目前有两大类的定义,分别是基于相对尺度定义(即与同一类别中所有目标实例的相对面积相比)和基于...
本文将介绍SAHI(Slicing Aided Hyper Inference),帮助开发人员克服这些现实世界的问题。 本文目录 目标检测和实例分割简介、 SAHI的安装、 使用SAHI 进行切片推理、 使用SAHI 进行图像和数据集切片、 使用SAHI添加对新检测框架的支持 目标检测和实例分割简介 A) 目标检测:目标检测是指识别和正确标记图像帧中存在的所有物...
SAHI: Slicing Aided Hyper Inference(切片辅助超推理)通过图像切片的方式来检测小目标。SAHI检测过程可以描述为:通过滑动窗口将图像切分成若干区域,各个区域分别进行预测,同时也对整张图片进行推理。然后将各个区域的预测结果和整张图片的预测结果合并,最后用NMS(非极大值抑制)进行过滤。用动图表示该识别过程如下: ...
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference) offers several features that complement Ultralytics YOLO11 for object detection: Seamless Integration: SAHI easily integrates with YOLO models, requiring minimal code adjustments. Resource Efficiency: It partitions large images into smaller slices, which optimizes memor...
另一种方法是利用现有的物体检测,将模型应用于图像中固定大小的块或切片,然后将结果拼接在一起。这就是切片辅助超推理(Slicing-Aided Hyper Inference)背后的想法! SAHI 的工作原理是将图像分成完全覆盖它的切片,并使用指定的检测模型对每个切片进行推理。然后将所有这些切片的预测合并在一起,以生成整个图像的一个检测...