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REPOGEO 报告 · LITE

obss/sahi

默认分支 main · commit c68e731c · 扫描时间 2026/5/17 04:26:26

星标 5,288 · Fork 746

本仓库扫描历史

下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。

分数趋势(左 → 右:旧 → 新)

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。

AI 可见性总分
40 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 obss/sahi 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highabout#1
    Update the 'About' description to be problem-solution focused

    原因:

    当前
    Framework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots
    复制粘贴的修复
    A lightweight, framework-agnostic library for accurate small object detection and instance segmentation in large images using slicing/tiling inference.
  • mediumreadme#2
    Refine the README's main heading (H4) to emphasize the core problem it solves

    原因:

    当前
    <h4> A lightweight vision library for performing large scale object detection & instance segmentation </h4>
    复制粘贴的修复
    <h4> A lightweight vision library for **accurately detecting small objects in large images** using slicing-aided inference for object detection & instance segmentation. </h4>
  • lowcomparison#3
    Add a dedicated section to the README differentiating SAHI from general object detection frameworks

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a new section to the README, e.g., '## Why SAHI? Differentiating from General Object Detectors' or '## SAHI's Unique Edge'. This section should clearly articulate how SAHI specifically addresses the challenges of small object detection in large images, differentiating itself from general-purpose object detection frameworks like YOLO, Detectron2, or MMDetection by highlighting its slicing-aided inference approach and its benefits (e.g., improved accuracy for small objects, handling large image resolutions).

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 obss/sahi
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Detectron2
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Detectron2 · 被推荐 2 次
  2. MMDetection · 被推荐 2 次
  3. YOLO (You Only Look Once) · 被推荐 1 次
  4. OpenCV · 被推荐 1 次
  5. Google Cloud Vision AI · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking a method to accurately identify small objects within extremely large images.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. YOLO (You Only Look Once)
    2. Detectron2
    3. MMDetection
    4. OpenCV
    5. Google Cloud Vision AI

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 obss/sahi。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Need a flexible computer vision solution for detecting objects in large-scale images.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. YOLO (You Only Look Once) series
    2. Detectron2
    3. MMDetection
    4. TensorFlow Object Detection API
    5. OpenCV with DNN module

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 obss/sahi。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of obss/sahi?
    pass
    AI 明确点名了 obss/sahi

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts obss/sahi in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 obss/sahi

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo obss/sahi solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 obss/sahi

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 obss/sahi 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/obss/sahi.svg)](https://repogeo.com/zh/r/obss/sahi)
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  • 深度报告每月 10 次
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