obss/sahi

Что это?

Ключевые возможности

• 01Инференс по фрагментам: детекция на тайлах изображения с объединением результатов в координатах исходного изображения.
• 02Единый API и CLI для моделей Ultralytics, MMDetection, Hugging Face, TorchVision, Detectron2, YOLOv5 и RF-DETR.
• 03Предсказания для видео и изображений из командной строки.
• 04Инструменты для COCO: разбиение на фрагменты, уменьшение выборки, фильтрация, объединение, разделение и преобразование в формат YOLO.
• 05Оценка COCO AP и AR по классам и экспорт графиков анализа ошибок.
• 06Интерактивный просмотр результатов в приложении FiftyOne.

Сценарии использования

• Обнаружение мелких объектов, например автомобилей или людей, на аэрофотоснимках и спутниковых изображениях высокого разрешения.
• Инференс на больших изображениях с камер наблюдения или промышленного контроля без уменьшения разрешения.
• Преобразование и разбиение датасетов COCO на фрагменты перед обучением модели YOLO.
• Анализ ошибок детектора с помощью графиков анализа ошибок.

Быстрый старт

1. 1

   Установите SAHI из PyPI

   pip install sahi
2. 2

   Установите PyTorch и torchvision для вашего оборудования (см. Detailed Installation в README)

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

   Установите фреймворк для обнаружения объектов, например ultralytics

   pip install ultralytics>=8.3.161

Что важно знать

• !Для полноценного использования необходимо отдельно установить фреймворк для обнаружения объектов и PyTorch, что усложняет настройку.
• !При инференсе по фрагментам детектор запускается на множестве тайлов, поэтому он работает медленнее, чем при стандартном предсказании.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое sahi?

Библиотека Python для инференса по фрагментам: она запускает детекторы объектов на тайлах больших изображений, чтобы находить мелкие объекты. SAHI (Slicing Aided Hyper Inference) решает распространённую проблему компьютерного зрения: после уменьшения большого изображения до размера входа модели мелкие объекты становится трудно обнаружить. Библиотека разбивает изображения на перекрывающиеся фрагменты, запускает детекцию на каждом из них и объединяет результаты, переводя координаты обратно в систему координат исходного изображения.

sahi можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

sahi распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

sahi всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в sahi — 1 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать sahi?

Обнаружение мелких объектов, например автомобилей или людей, на аэрофотоснимках и спутниковых изображениях высокого разрешения. Инференс на больших изображениях с камер наблюдения или промышленного контроля без уменьшения разрешения. Преобразование и разбиение датасетов COCO на фрагменты перед обучением модели YOLO. Анализ ошибок детектора с помощью графиков анализа ошибок.

Как установить sahi?

Установите SAHI из PyPI: pip install sahi Установите PyTorch и torchvision для вашего оборудования (см. Detailed Installation в README): pip install torch==2.13.0 torchvision==0.28.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 Установите фреймворк для обнаружения объектов, например ultralytics: pip install ultralytics>=8.3.161

Где скачать sahi?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/obss/sahi