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...
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/...
首先,我们使用Ultralytics提供的YOLOv8预训练模型进行标准推理,接着应用SAHI对图像进行切片。通过比较标准推理和切片推理的检测结果,我们发现切片推理的检测数量显著增加,特别是在小目标的召回率方面,ODI(Object Detection Intersection)显著上升。 优化切片参数
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。
SAHI与YOLOv8完美结合,推动小目标检测新纪元 在计算机视觉领域,小目标检测一直是一个挑战。随着深度学习技术的不断演进,新的解决方案正逐步浮出水面。最近,切片辅助超推理(SAHI)与最新的YOLOv8模型的结合,为小目标检测注入了新的活力。这一创新技术的推出,不仅提升了小物体的检测精度,也为相关产业带来了巨大的商机...
SAHI与YOLOv8结合:小目标检测的新革命 在人工智能技术迅猛发展的今天,图像识别和目标检测的应用场景愈加广泛。例如,在无人驾驶、安防监控和智能家居等领域,小目标的检测往往是关键。然而,传统目标检测模型往往在此方面表现不佳。近期,切片辅助超推理(SAHI)与YOLOv8的结合,正在为小目标检测带来新的希望。本篇文章将...