掌握SAHI模块：超分辨率与小目标检测的应用

资源摘要信息:"SAHI模块应用示例：超分辨率及小目标检测" 目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。目标检测任务可以分为两个关键的子任务，目标定位和目标分类。目标定位负责检测图像中目标的位置，而目标分类则给出每个目标的具体类别。输出结果通常是一个边界框（Bounding-box）和一个置信度分数（Confidence Score），用于表示边界框中是否包含检测对象的概率以及各个类别的概率。 根据目标检测过程，算法主要可以分为Two stage和One stage两类。Two stage方法将检测过程分为两个阶段，第一阶段是Region Proposal生成阶段，主要负责生成潜在的目标候选框（Bounding-box proposals），而第二阶段则对候选框进行分类和位置精修。One stage方法直接利用模型提取特征值，并进行目标的分类和定位，不需要生成Region Proposal。Two stage方法的优点是准确度较高，但速度相对较慢；One stage方法的优点是速度快，但准确度相对较低。 在目标检测中，有几个常见的名词解释。首先是NMS（Non-Maximum Suppression），其作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果，提高算法效率。其次是IoU（Intersection over Union），用于定义两个边界框的重叠度。最后是mAP（mean Average Precision），是评估目标检测模型效果的最重要指标，其值介于0到1之间，值越大表示模型效果越好。 在实际应用中，目标检测算法的效果受到多种因素的影响，包括物体的外观、形状、姿态，以及成像时光照、遮挡等因素。因此，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题之一。SAHI模块的应用示例中，通过完成超分辨率以及小目标检测，展示了一种提升目标检测性能的方法，这对于实际的计算机视觉应用具有重要的参考价值。 【标签】:"目标检测"