obss/sahi

What it solves

SAHI 解決了在極大影像中偵測小目標的困難。標準的目標檢測模型往往會將高解析度影像縮小至較小的輸入尺寸，導致小目標失去關鍵細節。SAHI 透過實作「切片推論」來克服這個問題。

How it works

SAHI 不會把整張大影像當作單一單位處理，而是將影像切成較小、且有重疊的區塊。每個區塊會獨立送入偵測模型。最後，SAHI 會將所有區塊的結果合併回原始影像座標，確保小目標能以更高精度被偵測，同時不失去解析度。

Who it’s for

此函式庫適用於處理高解析度影像的開發者與研究人員，例如衛星影像、醫學影像或大規模工業檢測，且需要在既有目標檢測框架下偵測小目標。

Highlights

• Framework Agnostic: 支援 Ultralytics（YOLO）、MMDetection、HuggingFace、TorchVision 與 Roboflow 等多種流行模型。
• Sliced Inference: 讓在大規模影像中高精度偵測小目標成為可能。
• COCO Utilities: 包含切割 COCO 標註、將資料集轉換為 YOLO 格式以及執行錯誤分析的工具。
• Integration: 可與 FiftyOne 結合，用於互動式視覺化與預測結果檢查。