引言
YOLOv5作为一种高效的目标检测算法，在许多领域得到了广泛应用。然而，在处理小目标检测任务时，YOLOv5仍然面临一些挑战。切片辅助超推理算法则为解决这一问题提供了一种有效的思路。本文将深入探讨YOLOv5与切片辅助超推理算法结合的原理、实现细节、以及在小目标检测方面的优势。
切片辅助超推理算法原理
核心思想：
- 图像切分： 将原始图像分割成多个子图像（切片）。
- 独立检测： 对每个子图像使用YOLOv5进行独立检测。
- 结果融合： 将所有子图像的检测结果进行合并，并通过后处理去除冗余检测框。
优势：
- 提高小目标检测精度： 通过放大小目标在子图像中的比例，提高了检测器的关注度。
- 增强模型对尺度变化的鲁棒性： 不同尺度的子图像可以更好地适应不同大小的目标。
- 缓解边缘效应： 通过对图像边缘区域进行多次检测，减少了边缘效应的影响。
YOLOv5与切片辅助超推理算法结合
具体实现步骤
标签：YOLOv5,遁形,检测,切片,算法,图像,推理 From： https://blog.csdn.net/weixin_39818775/article/details/140463908