YOLOv8进阶实战:融合SAHI超推理算法,在无人机应用中精准捕捉视频与图片中的微小目标-LMLPHP

简介

在无人机应用中,精准捕捉视频与图片中的微小目标是一项极具挑战性的任务。为了应对这一挑战,YOLOv8与SAHI超推理算法的融合应运而生。

YOLOv8作为ultralytics公司开源的最新版本,具备出色的图像分类、物体检测和实例分割能力。然而,在处理高分辨率图像时,小物体的关键信息容易丢失。为此,SAHI超推理算法通过图像切片的方式,将原始图像切分为多个重叠的小块,并在每个小块上进行独立推理,从而有效提高了小物体的检测精度。

这种融合方案在无人机监控、自动驾驶安全检测等领域展现出显著优势。通过SAHI的切片技术和YOLOv8的强大检测能力,微小目标在复杂场景中的检测率得到了大幅提升。这种创新技术的融合,不仅提升了目标检测的精度,更为各行各业的创新与发展提供了有力支持。

项目构建

步骤一、在v8目录下创建一个py文件如下

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