sahi增强yolov8 tensor

### Sahi 增强 YOLOv8 的 Tensor 操作 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个先进的目标检测框架，而 SAHI（Slice Anything Here Interface）是一个用于分割和推理的工具包，能够显著提升模型性能并优化张量操作。以下是关于如何利用 SAHI 来增强 YOLOv8 中的张量操作的具体方法： #### 安装依赖项 为了使用 SAHI 和 YOLOv8 进行协作开发，首先需要安装必要的库： ```bash pip install ultralytics sahi ``` #### 加载预训练模型 加载一个具有自定义类别的预训练 YOLOv8 模型可以通过以下方式实现： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt') # 自定义权重路径[^1] ``` 如果希望调整类别数量，则可以修改配置文件或重新初始化网络结构。 #### 使用 SAHI 对张量进行切片处理 SAHI 支持对输入图像执行滑动窗口策略以提高小物体检测精度。下面展示了一个简单的例子来说明如何应用此功能到 YOLOv8 上面去完成更复杂的任务比如密集场景下的多尺度预测。 ##### 初始化 Slice Predictor 创建一个 `Prediction` 实例对象以便于后续调用其成员函数来进行前向传播计算过程中的数据准备阶段工作。 ```python from sahi.prediction import PredictionResult, ObjectPrediction from sahi.utils.cv import visualize_object_predictions from sahi.slicing import slice_image from sahi.model import YoloModelAdapter # 设置参数 slice_height = 256 slice_width = 256 overlap_ratio = 0.2 adapter = YoloModelAdapter(model=model) image_path = "test.jpg" slices = slice_image( image=image_path, slice_height=slice_height, slice_width=slice_width, overlap_height_ratio=overlap_ratio, overlap_width_ratio=overlap_ratio, ) ``` ##### 执行推断 遍历所有的片段并将它们送入适配器中运行实际算法逻辑部分；最后再将结果汇总起来形成最终输出形式。 ```python all_object_predictions = [] for slice_img in slices: object_prediction_list_per_slice = adapter.predict(slice_img.image)[^2] for obj_pred in object_prediction_list_per_slice: bbox_shifted = [ int(obj_pred.bbox.xmin + slice_img.start_x), int(obj_pred.bbox.ymin + slice_img.start_y), int(obj_pred.bbox.xmax + slice_img.start_x), int(obj_pred.bbox.ymax + slice_img.start_y), ] shifted_obj_pred = ObjectPrediction(**obj_pred.__dict__) shifted_obj_pred.set_bbox(bbox=bbox_shifted) all_object_predictions.append(shifted_obj_pred) pred_result = PredictionResult(image_size=(height,width),object_prediction_list=all_object_predictions) visualize_object_predictions(pred_result=pred_result,output_dir="output/") ``` 上述代码展示了如何通过 SAHI 切分图片，并针对每个子图调用 YOLOv8 推理引擎得出局部预测框集合之后再将其映射回原始坐标系下得到全局范围内的标注信息列表。 --- ###