SAHI(Slicing Aided Hyper Inference)就是用来帮助开发人员解决这些现实问题,它是一个轻量级的视觉库,可以在不重新训练原始检测模型(目前支持 yolov5 和mmdetection)的情况下提升小目标的检出率,而且 gpu 资源的使用并没有大幅提升。 安装sahi 库的安装非常简单,直接使用pip安装最新版本,执行命令 pip install sahi yolo...
之所以采用这种方法,是因为预训练的模型通常在低分辨率图像上表现良好,但对高分辨率图像中的小物体检测效果不佳。 切片辅助高效推理 (SAHI):在推理步骤中,也采用了切片方法。 首先,将原始查询图像切割成多个重叠的M×N尺寸的切片,每个切片在保持宽高比的情况下调整大小。 然后,独立地对每个切片进行物体检测推理。 此...
SAHI(切片辅助Hyper Inference)是指表1和表2中patch大小分别为640×640和400×400的推理。OP(Overlap Patch)表示切片推理过程中Patch之间有25%的重叠。 表1 从表1可以看出,SAHI使目标检测AP分别提高了6.8%、5.1%和5.3%。SF可进一步提高检测精度,FCOS、VFNet和tod检测器的累计AP分别提高12.7%、13.4%和14.5%。在...
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference)就是用来帮助开发人员解决这些现实问题,它是一个轻量级的视觉库,可以在不重新训练原始检测模型(目前支持 yolov5 和 mmdetection)的情况下提升小目标的检出率,而且 gpu 资源的使用并没...
SAHI 瓦片推理 AzureML 快速入门 Conda 快速入门 Docker 快速入门 树莓派 NVIDIA 杰特森 NVIDIA Jetson 上的 DeepStream Triton 推理服务器 隔离分割对象 Raspberry Pi 上的边缘TPU 在终端中查看推理图像 OpenVINO 延迟与吞吐量模式 ROS 快速入门 计算机视觉项目的步骤 确定计算机视觉项目的目标 ...
line4: yolov5_model_path = yolov5_model_path = "C:\\Users\\kiven\\Desktop\\SAHI\\yolov5s6.pt" # 放置你的权重地址 line10: device="cuda:0", # or 'cpu' please change your path and divice python main.py Languages Python100.0%...
代码链接:github.com/obss/sahi 检测小目标和远程目标检测是监控应用中的一个主要挑战。这些物体由图像中少量的像素表示,缺乏足够的细节,使得传统的检测器难以检测。在这项工作中,提出了一个名为切片辅助超推理(SAHI)的开源框架,该框架为小目标检测提供了一个通用的切片辅助推理和微调管道。所提出的技术是通用的,因...
SAHI(切片辅助Hyper Inference)是指表1和表2中patch大小分别为640×640和400×400的推理。OP(Overlap Patch)表示切片推理过程中Patch之间有25%的重叠。 表1 从表1可以看出,SAHI使目标检测AP分别提高了6.8%、5.1%和5.3%。SF可进一步提高检测精度,FCOS、VFNet和tod检测器的累计AP分别提高12.7%、13.4%和14.5%。在...
最简单的方法就是把这个大图片切割成小图片,参考开源框架SAHI[1]几个问题: 1、简单切割,要保证切割后每张图片大小一致; 2、切割过程难免会切掉目标,需要设置“融合”区域; 3、切割后的数据集是小图片的数据集,那么同样,目标检测的时候也只能检测小图片。那就要对检测之后的小图片做合并处理。(麻烦) ...