SAHI项目核心技术解析：图像切片与大规模目标检测实战指南-优快云博客

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SAHI项目核心技术解析：图像切片与大规模目标检测实战指南

sahi Framework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sahi

项目概述

SAHI（Slicing Aided Hyper Inference）是一个专注于解决大规模图像目标检测难题的开源工具库。该项目通过创新的图像切片技术，显著提升了现有目标检测模型处理高分辨率图像的能力，特别适用于遥感图像、医疗影像等专业领域的大尺寸图像分析。

核心功能模块详解

1. 预测推理系统

SAHI的预测模块提供了完整的端到端目标检测解决方案：

双模式推理引擎：支持标准整图推理和切片推理两种模式，后者通过将大图分割后分别检测再合并结果，有效解决了显存不足和检测效果下降的问题
多框架集成：原生支持YOLO系列（v5/v8/v11/v12）、MMDetection、TorchVision等主流检测框架的模型接入
高级可视化：提供BBox颜色定制、标签显示控制等丰富的可视化选项，支持多种导出格式（JSON、COCO、YOLO等）
批量处理优化：针对大批量预测任务进行了内存和计算效率优化

2. 智能切片技术

切片处理是SAHI的核心创新点：

自适应切片算法：根据GPU显存自动计算最优切片尺寸
重叠切片机制：采用可配置的重叠区域处理，避免物体在切片边界被截断
多尺度支持：支持不同放大倍率的金字塔式切片策略
COCO数据集适配：可直接对COCO格式的标注数据进行同步切片

3. COCO数据集工具箱

SAHI提供了全面的COCO格式数据集处理能力：

# 典型COCO数据集操作示例
from sahi.utils.coco import Coco, CocoCategory, CocoImage, CocoAnnotation

# 创建新数据集
coco = Coco()
coco.add_category(CocoCategory(id=0, name="person"))

# 添加图像和标注
image = CocoImage(file_name="image.jpg", height=1080, width=1920)
annotation = CocoAnnotation(
    bbox=[100, 100, 50, 50],
    category_id=0,
    category_name="person"
)
image.add_annotation(annotation)
coco.add_image(image)

# 数据集增强操作
coco.split(train_ratio=0.8)  # 划分训练验证集
coco.filter_by_area(min_area=100)  # 过滤小目标
coco.merge(another_coco)  # 合并数据集

4. 命令行接口(CLI)

SAHI提供了强大的命令行工具：

# 典型CLI使用示例
sahi predict \
    --source_type image \
    --source_path large_image.jpg \
    --model_type yolov5 \
    --model_path yolov5s.pt \
    --slice_height 512 \
    --slice_width 512 \
    --overlap_height_ratio 0.2 \
    --overlap_width_ratio 0.2