obss/sahi

What it solves

SAHI는 매우 큰 이미지에서 작은 객체를 감지하는 어려움을 해결합니다. 표준 객체 탐지 모델은 고해상도 이미지를 작은 입력 크기로 리사이즈하기 때문에 작은 객체의 중요한 디테일이 손실됩니다. SAHI는 "슬라이스 추론"을 구현함으로써 이 문제를 극복합니다.

How it works

큰 이미지를 하나의 단위로 처리하는 대신, SAHI는 이미지를 더 작고 겹치는 패치로 나눕니다. 각 패치는 독립적으로 탐지 모델에 전달됩니다. 마지막으로 SAHI는 모든 패치의 결과를 원본 이미지 좌표에 병합하여 작은 객체를 높은 정밀도로 감지하면서 해상도 손실을 방지합니다.

Who it’s for

위성 이미지, 의료 영상, 대규모 산업 검사 등 고해상도 영상을 다루는 개발자와 연구자를 위해 설계되었으며, 기존 객체 탐지 프레임워크를 사용해 작은 객체를 감지하고자 하는 경우에 적합합니다.

Highlights

• Framework Agnostic: Ultralytics(YOLO), MMDetection, HuggingFace, TorchVision, Roboflow 등 다양한 인기 모델을 지원합니다.
• Sliced Inference: 대규모 이미지에서 작은 객체를 고정밀로 감지할 수 있게 합니다.
• COCO Utilities: COCO 어노테이션을 슬라이스하고, 데이터셋을 YOLO 형식으로 변환하며, 오류 분석을 수행하는 도구를 포함합니다.
• Integration: FiftyOne과 연동되어 예측 결과를 인터랙티브하게 시각화하고 검사할 수 있습니다.