阳春市建设局网站,东莞网站建设快速排名,定制平台,1688网站特色非煤矿山风险监测预警算法通过yolov8网络模型深度学习算法框架#xff0c;非煤矿山风险监测预警算法在煤矿关键地点安装摄像机等设备利用智能化视频识别技术#xff0c;能够实时分析人员出入井口的情况#xff0c;人数变化并检测作业状态。YOLO的结构非常简单#xff0c;就…非煤矿山风险监测预警算法通过yolov8网络模型深度学习算法框架非煤矿山风险监测预警算法在煤矿关键地点安装摄像机等设备利用智能化视频识别技术能够实时分析人员出入井口的情况人数变化并检测作业状态。YOLO的结构非常简单就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接从网络结构上看与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别最大的差异是输出层用线性函数做激活函数因为需要预测bounding box的位置数值型而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下
提供了一个全新的 SOTA 模型包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型用于满足不同场景需求。Backbone:骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
Head Head部分较yolov5而言有两大改进1换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)将分类和检测头分离 2同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free。Loss 1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作可以有效地提升精度。 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。
