sahi增强yolov5分割算法模型
时间: 2025-06-29 16:18:04 浏览: 22
### 改进和优化YOLOv5分割算法模型性能
#### 使用SAHI辅助超推理算法增强小目标检测效果
为了改善YOLOv5对于小目标物体的识别能力,可以引入SAHI(Slice-based Auxiliary Hyper-Inference)技术。通过将输入图像划分为多个重叠的小区域(slice),并对这些子图分别执行推断操作,最后汇总各个片段的结果形成最终预测输出[^1]。
这种方法能够有效解决传统单次全幅面处理方式下难以捕捉到微小物件的问题,因为较小尺寸的目标可能仅占据整个画面的一角,在常规尺度下的表现不佳。而采用分片策略后,局部放大后的视窗使得细碎物品更容易被网络所感知并准确定位。
```python
from sahi.slicing import slice_image
from sahi.predict import get_sliced_prediction
# 对原始图片进行切割成多张小图
slices = slice_image(
image=image,
slice_height=512, # 设置每一片的高度
slice_width=512, # 设置每一片宽度
overlap_ratio=0.2 # 片段之间允许的最大交叠比例
)
for i, sliced_img in enumerate(slices):
result = detection_model.predict(image=sliced_img)
final_result = get_sliced_prediction(results_list=[result], original_image_size=(height,width))
```
上述代码展示了如何利用`slice_image()`函数把一张大图分解为若干个小窗口,并依次调用YOLOv5完成各部分的分类任务;之后再借助`get_sliced_prediction()`方法整合所有独立结果得到全局最优解。
#### 调整置信度阈值与NMS参数配置
除了应用高级别的框架级改进措施外,合理调整一些基础设置同样有助于提升整体效能。比如适当降低confidence_threshold可以让更多潜在候选框进入后续筛选流程,增加召回率的同时也给真阳性样本提供更多机会展现自己;与此同时,调节non-max suppression (NMS) 的iou_threshold则可以在保持较高查准率的前提下减少冗余边界框的数量[^2]。
```python
detection_model.confidence_threshold = 0.25 # 减少误报漏检现象的发生概率
detection_model.iou_threshold = 0.65 # 平衡精确性和效率之间的关系
```
阅读全文
相关推荐


















