obss/sahi

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01이미지 타일별로 탐지를 실행하고 결과를 전체 이미지 좌표로 합치는 슬라이스 추론.
• 02Ultralytics, MMDetection, Hugging Face, TorchVision, Detectron2, YOLOv5, RF-DETR 모델을 위한 통합 API와 CLI.
• 03명령줄에서 비디오와 이미지 예측 실행.
• 04COCO 데이터셋 분할, 서브샘플링, 필터링, 병합, 분할 및 YOLO 형식 변환을 위한 유틸리티.
• 05클래스별 COCO AP 및 AR 평가와 오류 분석 플롯 내보내기.
• 06FiftyOne 앱을 통한 대화형 결과 검토.

활용 사례

• 고해상도 항공 또는 위성 이미지에서 차량이나 사람 같은 작은 객체 탐지.
• 해상도를 낮추지 않고 대형 감시 이미지나 산업 검사 이미지에서 추론 실행.
• YOLO 모델 학습 전에 COCO 데이터셋을 변환하고 분할.
• 오류 분석 플롯을 생성해 탐지기가 어디에서 실패하는지 분석.

빠른 시작

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   PyPI에서 SAHI를 설치합니다

   pip install sahi
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   사용 중인 하드웨어에 맞게 PyTorch와 torchvision을 설치합니다(README의 Detailed Installation 참조)

   pip install torch==2.13.0 torchvision==0.28.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
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   ultralytics와 같은 감지 프레임워크를 설치합니다

   pip install ultralytics>=8.3.161

사용 전 알아둘 점

• !모든 기능을 사용하려면 별도의 감지 프레임워크와 PyTorch를 설치해야 하므로 설정 작업이 늘어납니다.
• !슬라이스 추론은 감지기를 여러 타일에 걸쳐 실행하므로 일반 예측보다 느립니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

sahi은(는) 무엇인가요?

큰 이미지를 타일로 나눠 객체 탐지 모델을 실행하고 작은 객체를 찾는 Python 슬라이스 추론 라이브러리입니다. SAHI(Slicing Aided Hyper Inference)는 객체 탐지에서 흔히 발생하는 문제를 해결합니다. 큰 이미지의 크기를 모델 입력 크기에 맞춰 조정하면 작은 객체를 탐지하기 어려워집니다. SAHI는 이미지를 서로 겹치는 여러 조각으로 나누고, 각 조각에서 탐지를 실행한 뒤 결과를 전체 이미지 좌표로 합칩니다.

sahi은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

sahi은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

sahi은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. sahi의 마지막 커밋은 2026년 11월 1일입니다.

sahi은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

고해상도 항공 또는 위성 이미지에서 차량이나 사람 같은 작은 객체 탐지. 해상도를 낮추지 않고 대형 감시 이미지나 산업 검사 이미지에서 추론 실행. YOLO 모델 학습 전에 COCO 데이터셋을 변환하고 분할. 오류 분석 플롯을 생성해 탐지기가 어디에서 실패하는지 분석.

sahi는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 SAHI를 설치합니다: pip install sahi 사용 중인 하드웨어에 맞게 PyTorch와 torchvision을 설치합니다(README의 Detailed Installation 참조): pip install torch==2.13.0 torchvision==0.28.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 ultralytics와 같은 감지 프레임워크를 설치합니다: pip install ultralytics>=8.3.161

sahi은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/obss/sahi