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）

 

 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！   

一、本文介绍

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！

专栏回顾：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

四、参数解析 

五、项目的使用教程

5.1 步骤一

5.2 步骤二

5.3 步骤三

5.4 重要的超参数！ 

六、本文总结

---

二、论文的提出

论文链接： 官方论文地址点击即可跳转 

项目地址： 官方的项目地址，但是本文的内容借鉴的是YOLOv8官方的并不是此处的。

摘要：在监视应用中，检测场景中的小物体和远处的物体是一个主要挑战。这些物体在图像中由少量像素表示，缺乏足够的细节，使它们难以使用传统检测器检测到。在这项工作中，提出了一种名为"Slicing Aided Hyper Inference（SAHI）"的开源框架，该框架提供了一种通用的切片辅助