SAHI 资料 yolov8示例代码: https://github.com/obss/sahi/blob/main/demo/inference_for_yolov8.ipynb 测试图像: https://github.com/obss/sahi/blob/main/tests/data/sma
原创
2024-02-28 11:42:40
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SAHI库的get_sliced_prediction函数通过智能图像切片提升大图像和小目标检测效果。核心参数包括：切片尺寸控制（slice_height/width制，在精度和效率间取得平衡。参数配置需根据目标大小、图像分辨率等场景特点调整，如小目标检测建议使
Sahi 是 Tyto Software 旗下的一个基于业务的开源 Web 应用自动化测试工具。Sahi 运行为一个代理服务器，并通过注入 JavaScript 来访问 Web 页面中的元素。Sahi 支持 HTTPS 并且独立于 Web 站点，简单小巧却功能强大。它相对于 Selenium 等自动化测试工具，在动态 ID 元素查找和隐式页面等待处理等方面具有一定的优势。选择 Sahi 工
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2017-05-03 10:37:00
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SSD: Single Shot MultiBox Detector这篇文章，我将通过论文简介、细节解读、代码复现3个部分，详细的对经典目标检测算法SSD进行介绍，并按照原论文的设定，通过jupyter notebook，带着大家一步一步手动复现SSD300这一经典的目标检测算法。目录SSD: Single Shot MultiBox Detector一、论文简介1、背景2、算法架构2
文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论 深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术，其应用广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。本教程将介绍深度学习的
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2023-05-01 09:37:54
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开箱测试
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2022-01-06 14:30:07
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# 如何实现“深度学习sahi”
## 简介
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人类大脑的神经网络结构，实现对大规模数据的学习和处理。本文将向刚入行的开发者介绍如何实现“深度学习sahi”。
## 流程概述
下面是实现“深度学习sahi”的流程概述表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 训练模型
原创
2023-06-30 18:47:33
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对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义，即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标，例如国际光学工程学会
原创
精选
2023-01-03 20:13:19
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在我之前的文章中，写过一种对于微小目标的检测策略，即将大图裁成多个小图
原创
2022-08-28 01:03:26
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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的几个像素。就像人类难以辨别远处的物体一样
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2024-10-31 22:27:12
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Docker 介绍Docker 号称是下一代的虚拟机，它在启动和创建速度、性能、移植性等方面均优于传统虚拟机。Docker 是 PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎。它能够让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。目前，通过 Boot2Docker 已能使 Docker 运行在 Wi...
原创
2023-08-11 14:35:35
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SAHI：针对小目标检测的切片辅助超推理库当数据集中大部分目标均极小的情况下，使用SAHI可以进一步提高检测精度，并且它可以应用在任何现有的目标检测网络上。特别地，由于无人机航拍获得的图像中，其目标尺寸较小，本项目在最后会介绍PaddleDetection的SAHI(Slicing Aided Hyper Inference)工具切图和拼图的方案，并展示基于PP-YOLOE-SOD小目标检测模型对
我们用这些模型在每个小块上找我们想要的小物体。这个方法可以用在任何需要找小物体的场景中，比如用监控摄像头监视一片区域
原创
2024-03-25 12:49:46
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文章目录前言一、小目标检测1、小目标的定义2、小目标检测的难点二、Slicing Aided Fine-tuning(SF)切片辅助微调：三、Slicing Aided Hyper Inference (SAHI)切片辅助推理总结 前言最近开始接触小目标检测的算法，直观想到的算法就是将可能存在小目标的图像区域进行合理的放大然后进行检测。偶然间发现与上述想法类似，原理简单却又有效的sahi算法而且
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2024-05-12 13:58:08
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利用切片辅助的超级推断目标检测是计算机视觉中的基本任务之一。在高层次上，它涉及预测图像中物体的位置和类别。像You-Only-Look-Once（YOLO）系列中的最先进（SOTA）深度学习模型已经达到了令人瞩目的准确度。然而，目标检测中一个众所周知的挑战是小物体。在本文中，您将学习如何使用切片辅助的超级推断（SAHI）来检测数据集中的小物体。我们将涵盖以下内容：为什么检测小物体很困难SAHI 的
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2024-09-08 17:04:22
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之前除了介绍 ActionChains 库的 move()方法外，还有其他的主要方法，具体方法如下图所示：Sahi Tests 是一个基于UI自动化测试框架网站，以下相关的方法测试视频 请看 https://weibo.com/2203755810 1. click,double_click right_click 方法测试 #1:定位 “click me" （单击左键） 如下图1: #2：定
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2024-04-20 23:01:43
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最近根据公司老大需求 搞 web系统回放后台人员能够回放 客户访问他们程序的简单步骤目前使用 sahi 从测试的角度出发，主要是 前端 客户操作脚本录制目前 对 富客户端 录制 后有部分 不能够进行回放还在看代码。思想：使用代理服务器 socket同学 url ---> proxy 处理 --》 webserver --》proxy---》注入js --》return 客户...
原创
2022-11-19 21:41:52
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环境ubuntu 18.04 64bitsahi 0.8.4yolov5 5.0pytorch 1.7.1+cu101前言目标检测和实例分割是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域，各种目标检测网络层出不穷，然而，小目标的检测和在大尺寸图像上的推理在实际应用中依然有诸多问题。SAHI (Slicing Aided Hyper Inference)就是用来帮助开发人员解决这些现实问题，它是一个轻量级的
2024 年 4 月 22 日物体检测是计算机视觉的基本任务之一。在高层次上，它涉及预测图像中物体的位置和类别。最先进的（SOTA）深度学习模型，如 “You-Only-Look-Once”（YOLO）系列中的模型，已经达到了非常高的准确度。然而，在物体检测领域，小物体是一个极具挑战性的领域。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。为什么检测小物体很难？它们很小首
文章目录1、数据准备1.1 VOC转COCO2、使用sahi切图2.1 切图分析及过程可视化2.2 使用完整的切图命令进行切图2.3 对各个数据集的状态进行查看2.4 过滤数据集中不合适的框3、转换成VOC4、生成训练数据5、模型训练6、模型推理 使用picodet进行小目标检测。 本文以检测小目标乒乓球为例，包括数据的准备及训练全流程。1、数据准备这次有两个分辩率的输入分别是416和256，对应
