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点击下方 卡片 ，关注“ 新机器视觉 ”公众号 重磅干货，第一时间送达 在本文中，你将学习如何使用切片辅助超推理 (SAHI) 检测数据集中的小物体。我们将介绍以下内容： 为什么很难检测小物体 SAHI 的工作原理 如何将 SAHI 应用于你的数据集，以及 如何评估这些预测的质量 为什么检测小物体很难？ 它们很小 首先，检测小物体很难，因为小物体很小。物体越小，检测模型需要处理的信息就越少。如果汽车在远处，它可能只占据我们图像中的几个像素。就像人类难以辨别远处的物体一样，我们的模型在没有车轮和车牌等视觉可辨别特征的情况下更难识别汽车！ 训练数据 模型的好坏取决于训练它们的数据。大多数标准物体检测数据集和基准都集中在中到大型物体上，这意味着大多数现成的物体检测模型并未针对小物体检测进行优化。 固定输入大小
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