obss/sahi

What it solves

SAHI は、非常に大きな画像内で小さなオブジェクトを検出することの難しさに対処します。標準的なオブジェクト検出モデルは、高解像度画像を小さな入力サイズにリサイズしてしまうため、小さなオブジェクトの重要なディテールが失われがちです。SAHI は「スライス推論」を実装することでこの問題を克服します。

How it works

大きな画像を単一のユニットとして処理するのではなく、SAHI は画像をより小さく、かつ重なり合うパッチに分割します。各パッチは検出モデルに個別に入力されます。最後に、SAHI はすべてのパッチから得られた結果を元の画像座標にマージし、小さなオブジェクトを高精度で検出できるようにし、解像度の低下を防ぎます。

Who it’s for

高解像度画像（衛星画像、医療画像、または大規模な産業検査など）を扱う開発者や研究者で、既存のオブジェクト検出フレームワークを用いて小さなオブジェクトを検出したい方を対象としています。

Highlights

• Framework Agnostic: Ultralytics（YOLO）、MMDetection、HuggingFace、TorchVision、Roboflow など、幅広い人気モデルをサポート。
• Sliced Inference: 大規模画像中の小さなオブジェクトを高精度に検出可能にします。
• COCO Utilities: COCO アノテーションのスライス、データセットを YOLO 形式に変換、エラー分析を行うツールを含みます。
• Integration: FiftyOne と連携し、予測結果のインタラクティブな可視化と検査が可能です。