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YOLOv11全网最新创新点改进系列：SAHI -专门针对小目标检测的推理-切片辅助超推理！小目标检测实战有效！上大分，遥遥领先了家人们！！水文速度遥遥领先！！

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2024-12-04 00:29:15

作者声明：个人观点，仅供参考

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YOLOv11全网最新创新点改进系列：SAHI -专门针对小目标检测的推理-切片辅助超推理！小目标检测实战有效！上大分，遥遥领先了家人们！！水文速度遥遥领先！！！ SAHI概述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SPIE定义，若目标尺寸小于原图的0.12%则可以判定成小目标。 SAHI: Slicing Aided Hyper Inference（切片辅助超推理）通过图像切片的方式来检测小目标。SAHI检测过程可以描述为：通过滑动窗口将图像切分成若干区域，各个区域分别进行预测，同时也对整张图片进行推理。然后将各个区域的预测结果和整张图片的预测结果合并，最后用NMS（非极大值抑制）进行过滤。

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