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支持小物体检测和大图像推理的轻量级视觉工具库

SAHI是一款轻量级视觉工具库，专注于解决小物体检测和大图像推理难题，支持多种框架如YOLOv5、MMDetection和Detectron2。提供丰富的命令行工具及COCO数据集处理功能，适用于精细化的计算机视觉应用，特别在复杂图像处理中表现优异。通过多种教程和示例，帮助开发者快速上手并优化视觉任务。

SAHI对象检测实例分割计算机视觉yolov5Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文文档

SAHI: 轻量级大规模目标检测与实例分割库

SAHI(Slicing Aided Hyper Inference)是一个轻量级的计算机视觉库,专门用于执行大规模目标检测和实例分割任务。它旨在解决实际应用中的两个关键问题:小目标检测和大图像推理。

主要特点

SAHI提供了多种实用功能来帮助开发者克服这些实际问题:

  • 切片辅助推理:通过将大图像切成小块进行推理,然后合并结果,提高小目标检测性能。

  • 多框架支持:支持多种流行的目标检测框架,如YOLOv5、MMDetection、Detectron2等。

  • 命令行工具:提供了丰富的命令行工具,用于预测、数据集处理、评估等任务。

  • 可视化与分析:集成了FiftyOne等工具,便于结果可视化和错误分析。

  • COCO数据集工具:提供了切片、转换、过滤等COCO数据集处理工具。

核心功能

SAHI的核心功能包括:

  1. 预测:支持对图像和视频进行切片/标准预测。

  2. FiftyOne集成:使用FiftyOne应用程序探索预测结果。

  3. COCO数据集处理:切片、转换、评估COCO数据集。

  4. 错误分析:计算和导出各种错误分析图表。

  5. 数据转换:将COCO数据集转换为YOLOv5等格式。

安装与使用

SAHI可以通过pip安装:

pip install sahi

此外还需要安装所需的检测框架,如YOLOv5、MMDetection等。

SAHI提供了直观的命令行接口,例如:

sahi predict --model_type yolov5 --model_path yolov5s.pt --source image.jpg

应用案例

SAHI已被广泛应用于各种计算机视觉任务中,包括:

  • 卫星图像中的小目标检测
  • 大规模医学图像分析
  • 视频目标检测与跟踪
  • 各种计算机视觉竞赛

总结

SAHI为大规模目标检测与分割任务提供了一套强大而灵活的工具。它能有效提升小目标检测性能,并简化了大图像处理流程。无论是学术研究还是工业应用,SAHI都是一个值得尝试的优秀工具库。

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