如何利用Yolo目标检测在推理上平铺图像

2024-06-15 04:43:42 发布

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我最近训练了一个定制的yolov5模型来识别狩猎中的动物

野生动物园里的动物大部分时间都离得很远,因此,在将图像大小调整到640x640后,大多数动物现在都太小,无法被检测到

我研究了平铺技术,拍摄一幅大图像并将其分割成5x5个小图像,这样推理就不会像在初始大图像上运行推理那样占用太多内存。 但是,没有关于如何在实时推理上执行此操作的说明

我使用的模型是用PyTorch训练的Yolov5

有人知道如何在实时推理上进行平铺吗


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