YOLOv8+SAHI小目标检测：使用ONNX模型进行推理

简介

本资源文件提供了使用YOLOv8和SAHI（Slice-Aggregate High-level Interface）进行小目标检测的实现方法。通过将大尺寸图像切片处理，对每个切片进行目标检测，然后将检测结果聚合回原始图像尺寸，以提高对小目标的检测精度。

主要内容

1. SAHI原理：
   • 图像切片：将大尺寸图像切割成多个小尺寸的图像块，以适应目标检测模型的输入尺寸要求。
   • 单独检测：对每个图像切片使用YOLOv8模型进行独立的目标检测。
   • 结果聚合：将所有切片的检测结果聚合到原始图像中，通过非最大抑制（NMS）等技术处理重叠区域中的冗余检测结果。
2. 实现步骤：
   • 环境配置：确保系统已安装Python和pip，并安装必要的Python库，如onnxruntime、opencv-python、numpy、sahi等。
   • 模型权重下载：从提供的链接下载YOLOv8的ONNX模型权重文件。
   • 代码实现：使用SAHI库和YOLOv8模型进行目标检测，并将检测结果可视化。
3. 优缺点：
   • 优点：
     • 高精度小目标检测：适用于遥感图像、城市监控、医学影像等领域。
     • 灵活的模型支持：支持多种目标检测模型，用户可根据需求选择合适的权重文件。
     • 自定义性强：切片参数可根据实际项目需求调整，以达到最优检测效果。
   • 缺点：
     • 速度较慢：由于需要对图像进行切片处理，检测速度相比直接对整个图像进行检测要慢。
4. 适用场景：
   • 高质量图像检测小目标检测。
   • 在精度要求高于速度的场景下，如遥感图像分析、医学影像处理等。

使用方法

1. 环境配置：
   • 安装必要的Python库：

     pip install onnxruntime-gpu==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1 sahi==0.11.15 typing_extensions==4.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
     

   • 如果没有GPU，可以安装onnxruntime而不是onnxruntime-gpu：

     pip install onnxruntime==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1 sahi==0.11.15 typing_extensions==4.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
     

2. 模型权重下载：
   • 从提供的链接下载YOLOv8的ONNX模型权重文件。
3. 代码实现：
   • 使用提供的代码示例进行目标检测，并将检测结果可视化。

注意事项

• 确保系统已安装CUDA和cuDNN（如果使用GPU）。
• 在安装过程中遇到问题，可能需要更新pip到最新版本：pip install --upgrade pip。

贡献

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许可证

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