ai皮带跑偏撕裂监测算法 yolov7
ai皮带跑偏撕裂监测系统算法基于yolov7网络模型人工智能视觉技术,ai皮带跑偏撕裂监测算法模型自动识别现场画面中传送皮带撕裂、跑偏、偏移等情况,立即告警抓拍存档同步回传后台。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题,利用整张图作为网络的输入,仅仅经过一个神经网络,得到bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外,该研究提出的方法还专注于训练过程的优化,将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
在架构方面,E-ELAN 只改变了计算块的架构,而过渡层(transition layer)的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后,每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组,再将它们连接在一起。此时,每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后,该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构,E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。
YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知的目标检测器
并在V100 上,30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的,不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%,精度高出 0.7%。
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。
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