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

yolov8使用SAHI做测试

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个基于物体检测的目标识别算法，它是YOLO系列的最新版本之一，由 Ultralytics 开发。YOLOv8在保持高效实时性能的同时，引入了更多的复杂度和精确度，适用于各种计算机视觉任务。

SAHI（Simple and Accurate Human Inspection）是一种用于评估和测试人工智能模型，特别是像YOLO这样的目标检测系统的工具。SAHI通常被用来对模型进行人体检测或行人检测，它的简单易用性和准确的人体分割使其成为衡量模型性能的理想选择，特别是在实际场景中的应用中。

当使用YOLov8配合SAHI做测试时，一般会执行以下步骤：

1. **数据准备**：确保有标注好的用于人体检测的数据集，如MS COCO、COCO-WholeBody等。

2. **模型配置**：加载预训练的YOLov8模型，并针对SAHI的需求进行参数调整，可能包括优化NMS（非极大值抑制）设置。

3. **模型评估**：利用SAHI工具运行模型在测试数据上，计算精度指标，如AP（平均精度）、IoU（重叠率）等，以及召回率和F1分数。

4. **结果分析**：对比不同模型的性能，查看是否存在误报或漏检，以及在不同场景下的表现。

5. **持续改进**：根据测试结果优化网络结构，调整超参数，迭代提升模型性能。

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。