obss/sahi

これは何？

主な機能

• 01画像をタイルに分割して検出を実行し、結果を元画像の座標に統合するスライス推論。
• 02Ultralytics、MMDetection、Hugging Face、TorchVision、Detectron2、YOLOv5、RF-DETRのモデルを共通のAPIとCLIで利用可能。
• 03コマンドラインから動画や画像の推論を実行。
• 04スライス、サブサンプリング、フィルタリング、結合、分割、YOLO形式への変換に対応するCOCOユーティリティ。
• 05クラス別のCOCO AP・AR評価と、エラー分析プロットのエクスポート。
• 06FiftyOneアプリを使ったインタラクティブな結果の確認。

ユースケース

• 高解像度の航空画像や衛星画像から、車両や人物などの小さな物体を検出する。
• ダウンサンプリングせずに、大規模な監視画像や産業検査画像で推論を実行する。
• YOLOモデルの学習前に、COCOデータセットを変換してスライスする。
• エラー分析プロットを生成し、検出器が失敗する箇所を分析する。

クイックスタート

1. 1

   PyPIからSAHIをインストールする

   pip install sahi
2. 2

   お使いのハードウェアに合わせてPyTorchとtorchvisionをインストールする（READMEの「Detailed Installation」を参照）

   pip install torch==2.13.0 torchvision==0.28.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
3. 3

   ultralyticsなどの検出フレームワークをインストールする

   pip install ultralytics>=8.3.161

使う前に知っておきたいこと

• !すべての機能を使うには、別途検出フレームワークとPyTorchをインストールする必要があり、セットアップの手間が増えます。
• !スライス推論では検出器を多数のタイルに対して実行するため、通常の予測より時間がかかります。

収録されている特集

トピック

よくある質問

sahi とは？

大きな画像をタイルに分割して物体検出モデルを実行し、小さな物体を見つけるためのPythonライブラリです。 SAHI（Slicing Aided Hyper Inference）は、物体検出でよくある問題に対処します。大きな画像をモデルの入力サイズに縮小すると、小さな物体を検出しにくくなるという問題です。画像を重なり合うスライスに分割し、それぞれで検出を実行してから、結果を元画像の座標に統合します。

sahi は無料で使えますか？ライセンスは？

sahi は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

sahi は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。sahi の最終コミットは 2026年11月1日 です。

sahi は何に使えますか？

高解像度の航空画像や衛星画像から、車両や人物などの小さな物体を検出する。 ダウンサンプリングせずに、大規模な監視画像や産業検査画像で推論を実行する。 YOLOモデルの学習前に、COCOデータセットを変換してスライスする。 エラー分析プロットを生成し、検出器が失敗する箇所を分析する。

sahi のインストール方法は？

PyPIからSAHIをインストールする: pip install sahi お使いのハードウェアに合わせてPyTorchとtorchvisionをインストールする（READMEの「Detailed Installation」を参照）: pip install torch==2.13.0 torchvision==0.28.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 ultralyticsなどの検出フレームワークをインストールする: pip install ultralytics>=8.3.161

sahi はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/obss/sahi