YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用辅助超推理算法SAHI推理让小目标无所谓遁形（支持视频和图片）

已于 2024-02-20 12:31:33 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 计算机视觉 目标检测 python Pytorch
于 2024-02-20 02:00:00 首次发布
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本文介绍了如何利用SAHI辅助超推理算法增强YOLOv8对小目标检测的性能，尤其适用于无人机航拍或远距离图像。详细步骤包括代码整合、参数解析和教程，实验表明在Visdrone和xView数据集上显著提升了检测精度。

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一、本文介绍

本文给大家带来的是进阶实战篇，利用辅助超推理算法SAHI进行推理，同时官方提供的版本中支持视频，我将其进行改造后不仅支持视频同时支持图片的推理方式，SAHI主要的推理场景是针对于小目标检测（检测物体较大的不适用，因为会将一些大的物体切割开来从而导致误检），检测效果非常的好对于小目标检测，尤其是无人机航拍的图片检测或者远距离拍摄的图片，本文中附代码+详细的参数讲解并有教程示例！

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、论文的提出

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YOLOv11改进 | 进阶实战篇 | 利用辅助超推理算法SAHI让小目标无所谓遁形（支持视频和图片推理）
Snu77的博客
11-13 2622
本文给大家带来的最新改进是进阶实战篇，利用辅助超推理算法SAHI进行推理，同时官方提供的版本中支持视频，我将其进行改造后不仅支持视频同时支持图片的推理方式，SAHI主要的推理场景是针对于小目标检测（检测物体较大的不适用，因为会将一些大的物体切割开来从而导致误检），检测效果非常的好对于小目标检测，尤其是无人机航拍的图片检测或者远距离拍摄的图片，本文中附代码+详细的参数讲解并有教程示例！YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、论文的提出三、项目完整代码。
YOLOv8+SAHI小目标检测：使用ONNX模型进行推理
深度学习领域
02-28 5553
SAHI是一个功能强大的小目标检测库，特别适合处理高质量图像中的小目标检测任务。尽管这种方法可能会导致处理时间增加，但它为需要高精度小目标检测的应用场景提供了一种有效的解决方案。希望本文能帮助你了解SAHI的使用场景和配置方法，如果有任何问题，欢迎留言讨论。
使用YOLOv8+SAHI增强小目标检测效果并生成xml文件并且在FiftyOne上面进行展示
weixin_45734021的博客
08-09 717
YOLOv8的ONNX和SAHI进行推理生成xml文件和推理后的图片，能在FiftyOne进行展示
YOLOv8最新改进系列：SAHI -专门针对小目标检测的推理-切片辅助超推理！小目标检测实战有效！上大分、遥遥领先了家人们！！！
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YOLOv8最新改进系列：SAHI -专门针对小目标检测的推理-切片辅助超推理！小目标检测实战有效！上大分、遥遥领先了家人们！！！
使用YOLOv8+SAHI增强小目标检测效果并计算评估指标
Dora_blank的博客
07-06 6296
最近看到不少同学苦恼于想要评估 YOLO + SAHI 的指标，但不知道具体操作步骤，我自己在网上搜到的内容也比较复杂，大部分还要收费，所以就决定自己写一个代码，实现从模型加载、图像处理、检测结果可视化到评估指标计算的全过程。这个代码基本已经做到即插即用啦，支持 YOLOv5、YOLOv8 等多种模型，话不多说，下面就开始讲解吧！(赶时间的小伙伴可以直接跳转到最后复制完整代码)
【YOLO】YOLOv8 + SAHI 小目标检测（持续更新）
steamedobun的博客
09-05 2395
SAHI小目标检测切片辅助
算法联调篇 | YOLOv8 结合切片辅助超推理算法 | 这才叫让小目标无处遁形！| 使用 YOLOv8 和 SAHI 进行切片推理
YOLOv8项目贡献者
09-04 5872
算法联调篇 | YOLOv8 结合切片辅助超推理算法 | 这tm才叫让小目标无处遁形！
算法联调篇 | YOLOv11 结合切片辅助超推理算法 | 这才叫让小目标无处遁形！| 使用 YOLOv11 和 SAHI 进行切片推理
YOLOv8项目贡献者
11-19 1990
算法联调篇 | YOLOv11 结合切片辅助超推理算法 | 这才叫让小目标无处遁形！| 使用 YOLOv11 和 SAHI 进行切片推理
SAHI_Yolov8:小目标检测
qq_55542491的博客
10-19 822
如果您的计算机配备 NVIDIA GPU，则可以通过将 'device' 标志更改为'cuda:0'来启用 CUDA 加速；否则，将其保留为'cpu'# YOLOv8模型的路径。# YOLOv8模型的路径。懒得推gitee，记录一下。
基于改进YOLOv8(sahi切片，微调，推理策略)实现遥感数据小目标检测(小目标检测能力提升明显).zip
08-21
基于改进YOLOv8(sahi切片，微调，推理策略)实现遥感数据小目标检测(小目标检测能力提升明显).zip 【资源介绍】 该项目旨在利用SAHI（切片、微调、推理）策略提升YOLOv8在遥感数据上的小目标检测能力。 主要功能点 采用SAHI策略对遥感图像进行切片、微调和推理,以提高YOLOv8在小目标检测方面的性能。 在遥感数据集上测试和验证该方法的有效性。 技术栈 Python SAHI库 YOLOv8目标检测模型 【说明】 【1】项目代码完整且功能都验证ok，确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用！在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通，帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 【3】项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 【4】如果基础还行，或热爱钻研，可基于此项目进行二次开发，DIY其他不同功能，欢迎交流学习。 【注意】 项目下载解压后，项目名字和项目路径不要用中文，否则可能会出
YOLOv8结合SAHI推理图像和视频
Dora_blank的博客
07-07 4250
在上一篇文章中，我们深入探讨了如何通过结合YOLOv8和SAHI来增强小目标检测效果，并计算了相关评估指标，虽然我们也展示了可视化功能，但是这些功能往往需要结合实际的ground truth（GT）数据进行对比，这在实际操作中可能会稍显不便。为了进一步简化操作，这篇文章将直接分享可以用来推理图像和视频的代码，通过这段代码，我们能够更加方便地使用SAHI进行小目标检测，而不需要反复处理和对比GT数据。不多说啦，以下是完整的代码示例，供大家参考使用。
小目标检测利器：YOLOv8+SAHI使用教程
阿旭的博客
10-07 7166
小目标检测利器：YOLOv8+SAHI使用教程
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 2737
YOLOv8《SAHI切片辅助推理解析》推理教程（附推理源代码）
小目标检测-切片辅助超推理 SAHI 技术对 YOLOv8 进行推理过程和代码实现
DT程序员的博客
06-08 2715
详细讲解如何使用切片辅助超推理 SAHI 技术对 YOLOv8 进行推理过程和代码实现
如何增强小目标检测？SAHI与Yolov8完美结合
datayx的文章
10-22 553
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程在本文中，你将学习如何使用切片辅助超推理 (SAHI) 检测数据集中的小物体。我们将介绍以下内容：为什么很难检测小物体SAHI 的工作原理如何将 SAHI 应用于你的数据集，以及如何评估这些预测的质量为什么检测小物体很难？它们很小首先，检测小物体很难，因为小物体很小。物体越小，检测模型需要处理的信息就越少。如果汽车在远处，它可能只占据我们图像中...
用于小物体检测的切片辅助超推理SAHI实现YOLOv8推理
穿着帆布鞋也能走猫步
09-21 5354
如下图所示，在推理过程中采用了切片法，最初，原始图像被划分为尺寸为M×N的重叠块。通过结合使用调整大小的补丁和原始图像，模型可以学习到适应不同尺度的物体，并提高对大型物体的检测能力。然而，由于网络的局限性，学习到的特征可能无法充分捕捉到较小物体的微妙而复杂的细节。预训练模型，尤其是使用深度卷积神经网络(CNN)架构的模型，可以捕获丰富的分层特征，这对于小物体的检测非常有帮助。SAHI的独特之处在于它能够与任何物体检测器无缝集成，无需繁琐的微调，并在不影响性能的情况下快速应用，为小物体检测带来了重大的突破。
YOLOv8进阶实战 | SAHI切片推理赋能小目标检测：精度与实用性的完美平衡（附代码与详细教程）
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一键难忘的博客
11-24 3888
SAHI（Slice Aware Hyper Inference）是一种推理优化算法，通过将大图切片为小块并分别推理的方式，实现更精细的小目标检测。提升小目标检测精度：切片后的小目标在每个小块中占比更大，模型能够更好地聚焦。兼容性强：可直接集成到现有目标检测框架中（如YOLO系列、Detectron2等）。支持大分辨率图片和视频推理：减少硬件对大图推理的限制。本文详细探讨了如何通过SAHI（切片辅助超推理算法）结合YOLOv8模型，有效提升小目标检测性能，尤其是在高分辨率图片和视频场景中表现优异。
YOLOv8进阶实战：融合SAHI超推理算法，在无人机应用中精准捕捉视频与图片中的微小目标
weixin_51988935的博客
11-13 665
YOLOv8改进是一种先进的目标检测算法，通过引入辅助超推理算法SAHI推理，使得小目标无法逃避检测。SAHI推理算法结合视频和图片的特点，利用先进的超推理技术，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。不仅如此，YOLOv8改进还支持对视频和图片进行实时的目标检测，将检测结果直观地呈现给用户。这一技术的应用范围广泛，可以用于安防领域，提升监控设备的性能和效率；也可以用于无人驾驶领域，实现精准的目标识别和跟踪。总之，YOLOv8改进是一项具有突破性的技术，为目标检测领域带来了重大的进展。
遥感数据中实现小目标检测的YOLOv8改进方案
资源摘要信息: "基于改进YOLOv8(sahi切片，微调，推理策略)实现遥感数据小目标检测(小目标检测能力提升明显).zip" 本项目的目标是通过采用SAHI（Slicing, Adapting, HyperInference）策略来提升YOLOv8模型在遥感...
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