YOLOv8进阶实战：融合SAHI超推理算法，在无人机应用中精准捕捉视频与图片中的微小目标
简介
在无人机应用中，精准捕捉视频与图片中的微小目标是一项极具挑战性的任务。为了应对这一挑战，YOLOv8与SAHI超推理算法的融合应运而生。
YOLOv8作为ultralytics公司开源的最新版本，具备出色的图像分类、物体检测和实例分割能力。然而，在处理高分辨率图像时，小物体的关键信息容易丢失。为此，SAHI超推理算法通过图像切片的方式，将原始图像切分为多个重叠的小块，并在每个小块上进行独立推理，从而有效提高了小物体的检测精度。
这种融合方案在无人机监控、自动驾驶安全检测等领域展现出显著优势。通过SAHI的切片技术和YOLOv8的强大检测能力，微小目标在复杂场景中的检测率得到了大幅提升。这种创新技术的融合，不仅提升了目标检测的精度，更为各行各业的创新与发展提供了有力支持。
项目构建
步骤一、在v8目录下创建一个py文件如下