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 yol...
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...
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,因为它可以应用在任何可用的目标检测器之上,而不需要进行任何微调。 利用Visdrone和xView空中目标检测数据集上的目标检测Baseline的实验评估表明,该推理方法可将FCOS、VF...
图3 Slicing Aided Hyper Inference(SAHI) 在推理步骤中也使用了切片方法,如图3所示。首先,将原始查询图像I分割成1个M×N个重叠的patch、、……。然后,在保持高宽比的同时,调整每个patch的大小。然后,对每个重叠的patch都独立地应用目标检测正向传递。使用原始图像的一个可选的全推理(FI)可以用于检测较大的目标。
您需要在您的环境中的Sahi库中添加两个东西：yolov5_custom.py（使用您的模型创建类），并将您的模型...
git clone https://github.com/kivenyangming/SAHI-yolov5.git tree: main.py README.md samll-vehicles1.jpg yolov5s6.pt vim main.py: 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", #...
开源地址:https://github.com/obss/sahi sliced_inference 1简介 近年来,目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域,深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法,如Faster R-CNN、RetinaNet,进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。
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) ...