SAHI和Gradio：基于无人机影像的小型目标车辆检测创新方案

在本文中，我们将探讨一种基于无人机影像的小型目标车辆检测新方案，使用SAHI（Semantic-Aware Hierarchical Inference）和Gradio两个工具。该方案旨在通过分析无人机拍摄的影像，快速准确地检测和识别道路上的小型目标车辆。我们将介绍该方案的原理，并提供相应的源代码示例。

首先，让我们详细了解SAHI和Gradio这两个工具。

SAHI是一种语义感知的分层推理模型，通过对输入图像进行多尺度的分析和语义分割，能够有效地提取图像中的关键信息。SAHI模型结合了深度学习和传统计算机视觉技术，能够快速准确地识别不同类型的目标。

Gradio是一个用户界面工具包，可以帮助我们快速创建交互式的机器学习应用程序。通过Gradio，我们可以轻松地将我们的目标检测模型与用户界面进行整合，使其更加易于使用和展示。

现在，让我们来看看如何将SAHI和Gradio结合起来，构建我们的小型目标车辆检测方案。

首先，我们需要准备训练数据集。我们可以收集大量无人机拍摄的道路影像，并标注其中的小型目标车辆，以用作训练和评估我们的模型。在这里，我们将假设我们已经完成了数据集的准备工作。

接下来，我们使用SAHI模型进行训练。我们可以使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，构建和训练SAHI模型。训练过程中，我们将输入无人机影像，