【实战教程】小目标检测利器：使用YOLOv8和SAHI进行视频检测，检测效果真心不错

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41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
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65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
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73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

引言

物体检测在处理小物体时显得尤为重要。然而，即便成功检测到物体，模型的性能有时仍会低于预期。造成这种情况的因素多种多样，如模糊或噪声对象的存在、数据集规模的限制以及图像质量等问题。

这正是SAHI概念大显身手的地方。SAHI通过将图像分割成多个切片，并在每个切片上运行对象检测模型，然后将这些切片的结果合并，以生成最终的输出图像。在本文中，我们将探讨如何使用Ultralytics YOLOv8来实现SAHI，并分析视频文件。具体内容如下：

安装所需的库
使用YOLOv8进行推理
YOLOv8和SAHI进行推理
SAHI与YOLOv8的速度和准确性比较
下图是使用SAHI前后的对比图。

安装所需的库

开始设置基本模块和依赖库，以确保无缝的工作流程。

使用下面提供的命令克隆Ultralytics存储库并进入目录。

# Clone the ultralytics repository
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main 

# Navigate to the cloned directory
cd ultralytics

执行提供的命令以安装Ultralytics和SAHI软件包。

# Install the ultralytics package
pip install sahi ultralytics

使用YOLOv8进行推理

完成库的安装后，可以继续使用YOLOv8模型进行推理。这个阶段将涉及检测和识别不同视频中的对象，利用YOLOv8的功能和能力，并验证ultralytics包是否正确安装。

可以使用下面提到的命令来使用YOLOv8进行推理。

# Inference command for YOLOv8
yolo task=detect mode=predict source="https://youtu.be/8r8hYenr5j8" \
 model=yolov8n.pt show=True

在这里插入图片描述

图1.2：使用Ultralytics YOLOv8进行目标检测（推理）

YOLOv8和SAHI推理

下面使用YOLOv8和SAHI进行推理。首先，使用以下命令导航到examples目录：
在这里插入图片描述

# Move to the examples directory
cd examples

# Move to SAHI code directory
cd "YOLOv8-SAHI-Inference-Video"

使用上述命令在视频文件上运行SAHI。

# The --save-img flag is used to indicate that you want to save the results
python yolov8_sahi.py — source “path/to/video.mp4” — save-img

# If you want to change weights file
python yolov8_sahi.py - source "path/to/video.mp4" - save-img \
--weights yolov8n.pt