sahi入门--成功

最新推荐文章于 2025-12-16 20:03:40 发布
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#服务器 #测试

本文介绍如何在Firefox中配置代理服务器，并通过设置循环来实现网页的自动化测试过程。包括了具体的Firefox设置步骤及自动化测试代码示例。
 1.firefox
设置代理服务器地址
高级--连接==设置 ：localhost 9999
2.在所需的页面上按 ctrl+alt+dbclick
开始录制
3.添加循环，跳转页
for (var $i=0; $i<10000; $i++){
_navigateTo("http://192.168.1.102:8080/airbus/index.jsp", true);
。
。
。
。
。
}
开始循环测试
教程 | 使用SAHI结合supervision进行小目标检测
热爱分享，热爱记录
08-07 1600
NMS 通过基于置信度分数消除冗余的检测结果来工作，而 NMM 则将重叠的检测结果合并，以增强对跨越多个图块的对象的表示。它将大图像分割成较小的切片，对每个切片进行推理，然后合并结果，以形成整个图像的最终检测结果。将图块数量增加到 5x5 网格，我们实际上是对图像进行了放大，这样模型就能捕捉到更精细的细节，比如之前可能遗漏的更小、更远的物体。在深入探讨用于小目标检测的SAHI技术之前，先看看经过微调的模型在未经任何预处理或切片的原始图像上的表现是很有帮助的。经过一些测试后，我发现最佳方法是检测人的头部。
YOLOv8【第八章：特殊场景检测篇·第13节】一文搞懂，无人机航拍检测技术！
**My Coding Family**
12-15 668
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏。该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、更新较快、实战导向极强 的 YOLO 改进系列内容之一。
Sahi (1) —— 快速入门（101 Tutorial）
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12-29 411
Sahi (1) —— 快速入门（101 Tutorial） jvm版本: 1.8.0_65 sahi版本: Sahi Pro 6.1.0 参考来源: Sahi官网 Sahi Quick Tutorial 要求 Sahi运行需要Java 1.5 或更高版本 下载 从官网下载Sahi Pro需要注册获取30天的试用期。目前Sahi貌似已不在提供社区版。 install_sahi_pro_v610_...
SAHI 开源项目使用教程
gitblog_01198的博客
08-08 557
SAHI 开源项目使用教程 sahiFramework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sahi 1. 项目的目录结构及介绍 SAHI 项目的目录结构如下： sahi/ ├── Dockerfile ├── L...
SAHI项目预测功能详解：切片推理与批量预测实战指南
gitblog_00932的博客
11-12 530
SAHI（Slicing Aided Hyper Inference）是一个专注于提升目标检测性能的开源工具库，其核心优势在于能够处理大尺寸图像或高分辨率场景下的目标检测任务。通过创新的切片推理技术，SAHI有效解决了传统目标检测模型在处理大图像时面临的内存限制和性能下降问题。 ## 二、核心预测方法解析 ### 2.1 切片推理（Sliced Inference） 切片推理是SAHI最具特
sahi简单操作总结一
小河先森的博客
07-17 5284
sahi是一款非常强大的自动化脚本工具，入门简单，功能实用。可是之前一段时间在国内网站上苦苦寻找相关的使用手册都没有找到，只能翻墙出去和国外大神偷学技能了。现在分享在博客上，希望能帮助大家入门学习sahi，交流学习互相进步。 ------------------------------------------------------------------------------- 下面是正文
Sahi学习
HPYON的专栏
07-28 1399
20140728 1. Sahi是WEB自动化测试工具，功能点如下： 1) 可在任何浏览器上录制和回放    可在任何浏览器上录制WEB应用，并且，在任何操作系统上进行录制，其同一脚本可子啊所有浏览器中运行； 2) 智能的访问符识别功能    Sahi识别元素使用的是简单且稳定的方式，可以动态识别访问符的标志。也可以使用ExtJS、ZK、Dojo、YUI或者是其他任何框架来自动化应用；
计算机视觉入门到精通：从理论到实战的全面指南
qsmyhsgcs的博客
04-19 719
计算机视觉是一个充满挑战和机遇的领域。从基础概念到进阶技术，从实战项目到前沿研究，计算机视觉的学习之路既漫长又充满乐趣。通过不断学习和实践，读者将逐渐掌握计算机视觉的核心技术与前沿应用，为未来的职业发展打下坚实的基础。希望本文能够为读者提供一条清晰的计算机视觉学习路径，助力读者从入门到精通。
YOLOv8【第八章：特殊场景检测篇·第16节】一文搞懂，农业智能检测应用！
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🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏。该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、更新较快、实战导向极强 的 YOLO 改进系列内容之一。
YOLOv8/v9零售商品检测新手实战：从摄像头实时检测到移动端部署（附完整代码）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
08-18 920
摘要：本文是针对新手的YOLOv8/v9零售商品检测实战指南，基于真实技术原理和公开数据集（SKU-110K）构建可操作方案，避免大模型幻觉。内容涵盖5分钟环境搭建、USB摄像头实时检测、商品堆叠遮挡解决（SAHI切片推理）、零样本模型精调、移动端部署全流程，每个步骤均提供完整可运行代码及调试建议。新手可通过本文快速搭建基础检测系统，进阶读者能学习模型优化与部署技巧。虚拟测试显示：基础模型对单件商品识别率达85%，SAHI切片优化后堆叠商品识别率提升至89%，Android手机部署推理速度低至28ms。
YOLOv8【第八章：特殊场景检测篇·第17节】一文搞懂，海洋环境目标检测！
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使用Sahi实现Web自动化测试
02-26
Sahi是TytoSoftware旗下的一个基于业务的开源Web应用自动化测试工具。Sahi运行为一个代理服务器，并通过注入JavaScript来访问Web页面中的元素。Sahi支持HTTPS并且独立于Web站点，简单小巧却功能强大。它相对于Selenium等自动化测试工具，在动态ID元素查找和隐式页面等待处理等方面具有一定的优势。选择Sahi工具来实现具体Web项目的自动化测试是一个很不错的选择。随着Web技术和互联网的发展，Web应用产品越来越丰富，基于Web页面测试的需求与日俱增。在当前全球软件都在追求高效、敏捷的开发模式的大背景下，Web自动化测试成为了新一波技术探讨和研究的热潮。因为
Sahi 使用技巧3-快速编写Sahi脚本（1）
腹黑兔的逆袭
08-28 1911
Sahi os版本是没有专门的代码编辑器的（sahi pro是有的）。所以这就需要自己找到一个高效的编辑器。我曾经傻傻的使用notepad++直接编写脚本，后果可想而知的，效率低，脚本出错后调试花的时间比较多。尤其是遇到语法错误，比如多或者少一个括号都会导致sahi的解释器通不过，最后还要在日志里查看报错原因，甚是苦恼。 经过一段时间的实践，目前发现有两个思路来提高写脚本的效率，但都不是很完美，
芒果YOLOv8改进91：提升篇：YOLOv8使用SAHI切片辅助推理：《SAHI切片辅助推理解析》推理教程（附推理源代码）
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
12-14 2998
YOLOv8《SAHI切片辅助推理解析》推理教程（附推理源代码）
Sahi 使用技巧3-快速编写Sahi脚本（2）
腹黑兔的逆袭
08-29 1488
利用notepad++可以提高一定的编写脚本的效率，而且++是一个很轻量的编辑器，适合编写不是特别复杂的脚本。但是notepad++的缺点也是很明显的，没法提示你脚本的语法错误，比如多一个括号或者少一个下划线这样经常发生的错误。 这里引出方法二：aptana studio 3 + apis.sah 官网教程里有讲到如何在eclipse上配置sahi脚本编写环境，详情请参考这里。但是我觉得官网里的
SAHI: Slicing Aided Hyper Inference基于图像自动切片技术的辅助超推理框架，有效提升超分辨率大尺度图像上目标检测模型的推理效果
Together_CZ的博客
08-17 2679
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【论文解读】SAHI：针对小目标检测的切片辅助超推理库
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02-06 9255
当数据集中大部分目标均极小的情况下，使用SAHI可以进一步提高检测精度，并且它可以应用在任何现有的目标检测网络上。
如何在pycharm中运行sahi-main
06-01
在PyCharm中运行sahi-main需要进行以下步骤： 1. 打开PyCharm，点击顶部菜单栏的File -> Open，选择sahi-main的根目录，点击OK打开项目。 2. 在PyCharm的底部找到Terminal，点击打开终端。 3. 在终端中输入以下命令，进入到sahi-main的目录： ``` cd sahi-main ``` 4. 然后输入以下命令，启动sahi： ``` sh sahi.sh ``` 如果您使用的是Windows系统，则使用以下命令代替： ``` sahi.bat ``` 5. 等待一段时间后，您会看到终端输出一些信息，表示sahi已经成功启动。 6. 现在，您可以在PyCharm中打开您的Python文件，然后在顶部菜单栏选择Run -> Run 'your_file_name.py'运行您的Python代码。 7. 如果您的Python代码需要连接到sahi，您需要在代码中指定sahi的URL和端口号，例如： ``` from sahiutils import * browser = Browser("chrome") browser.open("http://localhost:9999") ``` 这里假设sahi的URL是http://localhost，端口号是9999。请根据您自己的配置进行修改。
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