SAHI 是什么 如何使用

SAHI是一个开源的Web自动化测试工具，它可以用于测试Web应用程序的功能、性能和兼容性等方面。SAHI的特点是易学易用、快速稳定、支持多种浏览器和平台、灵活可扩展等。SAHI的使用主要分为以下几个步骤：

1. 下载并安装SAHI
2. 启动SAHI代理服务器，并配置浏览器代理
3. 录制测试脚本，可以手动录制或使用SAHI提供的API进行编写
4. 运行测试脚本并查看测试结果

SAHI的具体使用方法可以参考官方文档或相关教程。

相关问题

Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) 的开源框架是什么

Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) 的开源框架是一种基于Python的自动机器学习（AutoML）框架。它可以自动化地进行模型选择、预处理和调参等任务，帮助用户快速构建和优化模型，提高机器学习的效率和准确性。

该框架基于谷歌的AutoML框架，并引入了一种新的技术——切片辅助超推理（Slicing Aided Hyper Inference），即通过将数据集分割成多个子集，使用不同的模型和参数组合进行训练和推理，最终融合结果，可以更好地优化模型性能。

SAHI的优点是易于使用，支持多种机器学习任务，包括分类、回归、聚类等，同时具有高效性和可扩展性。该框架的源代码已经在GitHub上开源，可以供用户自由下载和使用。

yolov5 sahi

Yolov5 Sahi是一个项目，它是在sahi项目中添加了对Yolov5模型的支持。通过在sahi的model.py文件中创建一个新的类，继承自DetectionModel，并实现几个必要的方法，就可以支持Yolov5模型的使用。具体的实现可以参考Yolov5DetectionModel类的代码。

在使用Yolov5 Sahi时，你需要下载Yolov5模型和测试图片。通过运行命令行检测指令，你可以使用Yolov5 Sahi对测试图片进行目标检测。

此外，你还可以使用示例代码来更好地理解如何使用Yolov5 Sahi。代码中展示了如何下载Yolov5模型和测试图片，并创建Yolov5DetectionModel对象来进行目标检测。你还可以使用get_sliced_prediction方法将待测试图片分成多个小图进行检测，并将检测结果进行拼接。最后，你可以使用export_visuals方法将检测结果保存下来。

总结来说，Yolov5 Sahi是一个可以对图像进行目标检测的项目，它支持使用Yolov5模型，并提供了方便的工具和方法来进行目标检测操作。你可以根据需要下载模型和测试图片，并按照示例代码进行使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SAHI强化YOLOv5在小目标上的表现](https://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/120559239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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