基于SAHI算法优化YOLOv8的小目标检测性能研究

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基于SAHI算法优化YOLOv8的小目标检测性能研究

YOLOv8作为目标检测领域的最新进展，凭借其高效的架构和强大的性能成为许多视觉任务的首选。然而，在检测小目标（如远处的行人、无人机上的建筑物细节等）时，YOLOv8可能会因分辨率或尺度差异而出现性能下降的问题。为此，本文引入 SAHI（Slice Aware Hyper Inference），通过切片推理方法将检测性能提升到新的高度，特别是针对小目标检测，支持图片和视频的推理。

本文将详细探讨SAHI与YOLOv8结合的实现方法，包括环境搭建、代码示例、效果对比等，为实际项目提供指导。