在下一节中,我们将使用 SAHI 对我们的数据进行超推理。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...
可以看出,绝大多数缺陷为白点 ,且为小目标缺陷检测 3.基于YOLOv8的摄像头缺陷检测算法 YOLOv8结构框图 3.1 SAHI:针对小目标检测的切片辅助超推理库 为了处理小目标检测问题,SAHI算法在fine-tuning和推理阶段提出了一种基于切片的通用框架。将输入图像分割成重叠的块,这样小目标物体的像素区域相对较大一些。 3.2...
首先,我们的 YOLOv8l 模型检测到的类别与 VisDrone 数据集中的真实值类别不同。我们的 YOLO 模型是在 COCO 数据集上训练的,该数据集有 80 个类别,而 VisDrone 数据集有 12 个类别,包括一个 ignore_regions 类。 为了简化比较,我们将只关注数据集中最常见的几个类别,并将 VisDrone 类映射到 COCO 类,如下所...
请更换浏览器再试试哦~ 61 26 128 16 AI小助手 测试版 记笔记 是老师,也是UP主! 知识 校园学习 推理 辅助 目标检测 yolov8 切片 改进 检测 实战 遥遥领先 新手老师进化论 记录成为老师的点滴成长! 本视频参加过[ 新手老师进化论 ]活动,该活动已结束~...
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 ...
与YOLOv8 的标准接口 在下一节中,我们将使用 SAHI 对我们的数据进行超推理。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...
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...
SAHI与YOLOv8的完美结合,如何轻松增强小目标检测 在人工智能发展的浪潮中,小目标检测一直是一个挑战性领域。物体越小,模型可获取的信息就越少,导致检测准确性下降。近年来,SAHI(切片辅助超推理)结合YOLOv8的创新应用,为这一问题提供了新的解决思路。本文将探讨这两者如何有效结合来提升小目标检测的能力,具体介绍其...
yolov8示例代码:https://github.com/obss/sahi/blob/main/demo/inference_for_yolov8.ipynb 测试图像:https://github.com/obss/sahi/blob/main/tests/data/small-vehicles1.jpeg 原理介绍:https://learnopencv.com/slicing-aided-hyper-inference/ sahi命令行使用说明:https://github.com/obss/sahi/blob/main/...
yolov8示例代码:https://github.com/obss/sahi/blob/main/demo/inference_for_yolov8.ipynb测试图像:https://github.com/obss/sahi/blob/main/tests/data/small-vehicles1.jpeg原理介绍:https://learnopencv.com/slicing-aided-hyper-inference/sahi命令行使用说明:https://github.com/obss/sahi/blob/main/docs/...