陕煤建设集团韩城分公司网站,老王传奇新开网站,wordpress禁止非浏览器访问,网站设计公司哪里好人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法#xff0c;人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装#xff0c;实时监测人员的着装情况#xff0c;并进行相关预警。目标检测架构分为两种#xff0c;一种是two-stage#xff0c;一种…人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装实时监测人员的着装情况并进行相关预警。目标检测架构分为两种一种是two-stage一种是one-stage区别就在于 two-stage 有region proposal过程类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片就能输出结果。
首先先介绍一下滑动窗口技术这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例宽高比的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动然后对这些窗口对应的区域做图像分类这样就可以实现对整张图片的检测了如下图3所示如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域并且都要经过分类器去做预测这需要很大的计算量所以你的分类器不能太复杂因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域这就是R-CNN的一个改进策略其采用了selective search方法来找到最有可能包含目标的子区域Region Proposal其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域这会提升效率。
在进行模型训练时我们需要构造训练样本和设计损失函数才能利用梯度下降对网络进行训练。将一幅图片输入到yolo模型中对应的输出是一个7x7x30张量构建标签label时对于原图像中的每一个网格grid都需要构建一个30维的向量。Yolo先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练然后使用完整的网络在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。Yolo的最后一层采用线性激活函数其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强data augmentation来防止过拟合。 Adapter接口定义了如下方法
public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)
Adapter表示一个数据源这个数据源是有可能发生变化的比如增加了数据、删除了数据、修改了数据当数据发生变化的时候它要通知相应的AdapterView做出相应的改变。为了实现这个功能Adapter使用了观察者模式Adapter本身相当于被观察的对象AdapterView相当于观察者通过调用registerDataSetObserver方法给Adapter注册观察者。
public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)
通过调用unregisterDataSetObserver方法反注册观察者。
public abstract int getCount () 返回Adapter中数据的数量。
public abstract Object getItem (int position)
Adapter中的数据类似于数组里面每一项就是对应一条数据每条数据都有一个索引位置即position根据position可以获取Adapter中对应的数据项。
public abstract long getItemId (int position)
获取指定position数据项的id通常情况下会将position作为id。在Adapter中相对来说position使用比id使用频率更高。
public abstract boolean hasStableIds ()
hasStableIds表示当数据源发生了变化的时候原有数据项的id会不会发生变化如果返回true表示Id不变返回false表示可能会变化。Android所提供的Adapter的子类包括直接子类和间接子类的hasStableIds方法都返回false。
public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)
getView是Adapter中一个很重要的方法该方法会根据数据项的索引为AdapterView创建对应的UI项。
