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...
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 使用SAHI方法子图训练,如何自动生成对应xml 可以根据图像分辨率和缺陷所占像素值切分合适的比列,本文将原图一切为四,同时为了避免缺陷被切分掉,因此所采用重叠的方式进行切分 3.3 SAHI+YOLOv8如何推理 代码如下: 原文链接: https://blog.cs...
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...
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...
yolov8示例代码:https:///obss/sahi/blob/main/demo/inference_for_yolov8.ipynb测试图像:https:///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:///obss/sahi/blob/main/docs/#predict-command-usage ...
手把手教你构建yolov8目标检测系统(训练自己的数据集) 2049 20 02:30:31 App 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...
2 changes: 2 additions & 0 deletions 2 sahi/models/yolov8.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -72,6 +72,8 @@ def perform_inference(self, image: np.ndarray): prediction_result = self.model(image[:, :, ::-1], **kwargs) # YOLOv8 expects numpy arrays...
小目标检测的难点 小目标通常只占据图像很小的区域,这使得检测模型难以有效识别。许多标准物体检测数据集主要集中在中型和大型物体上,因此现有的检测算法并未针对小物体进行优化。例如,YOLOv8通常在最大边长为640像素的图像上进行训练,对于更大的高分辨率图像,模型常常需要下采样,进而丢失小物体的关键信息。
2 changes: 2 additions & 0 deletions 2 sahi/models/yolov8.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -72,6 +72,8 @@ def perform_inference(self, image: np.ndarray): prediction_result = self.model(image[:, :, ::-1], **kwargs) # YOLOv8 expects numpy arrays...
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...