obss/sahi

这是什么？

核心功能

• 01切片推理：对图像切块检测，并将结果合并回整图坐标。
• 02统一的 API 和 CLI，支持 Ultralytics、MMDetection、Hugging Face、TorchVision、Detectron2、YOLOv5 和 RF-DETR 模型。
• 03通过命令行进行图片和视频预测。
• 04COCO 数据集工具，支持切片、子采样、过滤、合并、拆分及转换为 YOLO 格式。
• 05按类别计算 COCO AP 和 AR 指标，并导出误差分析图表。
• 06借助 FiftyOne 应用交互式查看和检查预测结果。

适用场景

• 在高分辨率航拍或卫星影像中检测车辆、行人等小目标。
• 在不降采样的前提下，对大型监控或工业检测图像进行推理。
• 训练 YOLO 模型前，对 COCO 数据集进行转换和切片处理。
• 通过生成误差分析图，定位检测模型的失效原因。

快速上手

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   从 PyPI 安装 SAHI

   pip install sahi
2. 2

   根据你的硬件安装 PyTorch 和 torchvision（参见 README 中的详细安装）

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

   安装检测框架，例如 ultralytics

   pip install ultralytics>=8.3.161

使用前须知

• !完整使用需要另外安装检测框架和 PyTorch，设置较为繁琐。
• !切片推理需要在大量图块上运行检测器，因此比标准预测更慢。

收录于专题

标签

常见问题

sahi 是什么？

一个 Python 切片推理库，将大图切分成小块后用检测模型逐块推理，以发现小目标。 SAHI（Slicing Aided Hyper Inference）针对目标检测中的一个常见问题：当大图被缩放到模型输入尺寸时，小目标会变得难以识别。它将图像切分为有重叠的切片，对每个切片分别做检测，再把结果映射回整图坐标。

sahi 可以免费使用吗？用的什么许可证？

sahi 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

sahi 还在维护吗？

活跃维护中。sahi 最近一次提交是在 2026年11月1日。

sahi 适合用来做什么？

在高分辨率航拍或卫星影像中检测车辆、行人等小目标。 在不降采样的前提下，对大型监控或工业检测图像进行推理。 训练 YOLO 模型前，对 COCO 数据集进行转换和切片处理。 通过生成误差分析图，定位检测模型的失效原因。

sahi 怎么安装和运行？

从 PyPI 安装 SAHI: pip install sahi 根据你的硬件安装 PyTorch 和 torchvision（参见 README 中的详细安装）: pip install torch==2.13.0 torchvision==0.28.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 安装检测框架，例如 ultralytics: pip install ultralytics>=8.3.161

在哪里获取 sahi？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/obss/sahi