
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(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。
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。
SAHI的核心功能包括:
预测:支持对图像和视频进行切片/标准预测。
FiftyOne集成:使用FiftyOne应用程序探索预测结果。
COCO数据集处理:切片、转换、评估COCO数据集。
错误分析:计算和导出各种错误分析图表。
数据转换:将COCO数据集转换为YOLOv5等格式。
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
SAHI已被广泛应用于各种计算机视觉任务中,包括:
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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