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！

10月前作者：迪菲赫尔曼分类：Toy博客阅读(41) 违法举报

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【目标检测】SAHI: 切片辅助推理和微调小目标检测

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，每个小图分别进行检测，最后将所有的检测结果进行叠加，统一使用NMS进行滤除。但是经过实验，该方法的效果并不是非常明显。 SAHI也采用了类似切片检测的思路，不同的是其采用了更多策略

2024年02月14日
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[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别

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

2024年02月03日
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论文阅读--切片辅助超推理(SAHI)与微调在小目标检测中的应用

Title: SLICING AIDED HYPER INFERENCE AND FINE-TUNING FOR SMALL OBJECT DETECTION Abstract: Detection of small objects and objects far away in the scene is a major challenge in surveillance applications. Such objects are represented by small number of pixels in the image and lack sufficient details, making them difficult to detect using conventional detectors.

2024年02月17日
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YOLOv8自用训练教程——训练、测试、推理

继YOLOv5大成之后，原作者U神又开源了更强的YOLOv8，说是论文在写，不知道这次会不会吃帽子。 Github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics 预训练权重下载地址：https://github.com/ultralytics/assets/releases COCO数据集实验对比，YOLOv8全面领先！图片来源于：https://blog.csdn.net/qq_3770647

2024年02月04日
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YOLOV8最简图像分类检测推理代码

首先要去YOLOV8的官网安装库 YOLOV8官方网站

2024年02月06日
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yolov8 OpenCV DNN 部署推理报错

yolov8是yolov5作者发布的新作品目录 1、下载源码 2、下载权重 3、配置环境 4、导出onnx格式 5、OpenCV DNN 推理项目下models/export.md有说明：我在目录下用命令行没有反应，所以在项目目录下新建一个python文件【my_export.py】，输入：然后执行：输出如下：用之前博客写的代码

2024年02月06日
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【yolov8】从0开始搭建部署YOLOv8，环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练，一小时掌握

bilibili详细视频教程 github链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics git拉取项目： git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 首先查看pytorch支持的最高版本 PyTorch https://pytorch.org/ 然后查看N卡系统支持最高的版本然后权衡下载支持最高版本的CUDA和cuDNN CUDA工具包 https://developer.n

2024年01月17日
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YOLOv8改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络UnfogNet辅助YOLOv8进行图像去雾检测（全网独家首发）

本文给大家带来的改进机制是利用 UnfogNet超轻量化图像去雾网络，我将该网络结合YOLOv8针对图像进行去雾检测（也适用于一些模糊场景），我将该网络结构和YOLOv8的网络进行结合同时该网络的结构的参数量非常的小，我们将其添加到模型里增加的计算量和参数量基本可以忽略

2024年04月09日
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YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】

CPU：i5-12500 2.1 Openvino简介 Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。 Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。 Openvino整体框架为

2024年02月20日
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手把手调参 YOLOv8 模型之训练｜验证｜推理配置-详解

YOLO系列模型在目标检测领域有着十分重要的地位，随着版本不停的迭代，模型的性能在不断地提升，源码提供的功能也越来越多，那么如何使用源码就显得十分的重要，接下来通过文章带大家手把手去了解Yolov8（最新版本）的每一个参数的含义，并且通过具体的图片例子让大

2024年02月05日
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