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...
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...
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...
1.2 行业发展 基于深度学习的缺陷检测,绝大多数还是基于有监督学习(比如YOLOv5、YOLOv8、Faster RCNN等),半监督无监督急需突破,近几年在AI在工业界的应用接近理性发展; 2.摄像头镜头缺陷检测介绍 摄像头镜头一共有四种缺陷,分别是白点、脏污、划伤、起翘等,数据集大小992张 ["bai_dian","zang_wu","hua_shang...
本研究的重点是通过引入基于改进的YOLOv8架构的轻量级害虫图像识别模型来提高茶叶害虫的识别性能。首先,提出了切片辅助微调和切片辅助超推理(slicing-aided hyper inference,SAHI)来分割输入图像,以增强低分辨率图像和小目标检测的模型性能。然后,在ELAN的基础上,设计了一种广义高效层聚合网络(generalized efficient layer ...
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_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' ...
通过FiftyOne提供的接口,可以直接从HuggingFace Hub加载数据集,然后利用YOLOv8进行标准目标检测预测。在初步检测结果的基础上,利用SAHI的功能对图像进行切片推理,可以设置切片的大小以及重叠比例,从而提高目标检测的全面性和准确性。 在实际使用时,一个有趣的点是,通过与SAHI结合,YOLOv8在处理小目标时的检测数量显著增加...
SAHI与YOLOv8的完美结合:小目标检测的新算法突破 小目标检测一直以来都是计算机视觉领域的一个难题。尽管现有的深度学习模型如YOLOv8在大多数情况下表现优异,但对于小物体的识别能力却显得不足,尤其是在低分辨率或复杂场景下。为了解决这一难题,切片辅助超推理技术(Slicing-Aided HyperInference,简称SAHI)应运而生,并...
YOLOv8最新改进系列:YOLOv8融合BoTNet模块,融合CNN+自然语言处理技术的优势,有效提升检测效果! 05:05 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8改进之添加注意力-Context Aggregation,有效涨点!!! 04:42 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8优化卷积操作-Ghostconv,轻量化改进小神器! 手把手教学!已跑通,评论区赠送改进后的完整代码包...