安全帽佩戴识别检测系统算法

安全帽佩戴识别检测系统算法基于YOLOv3 的主干网络为 Darkent-53，其中，安全帽佩戴识别检测系统算法包含53个卷积层和5个残差块。每个残差块包含残差单元，而残差单元由DBL组件组成，DBL 组件中包括卷积、批量归一化和 Leaky reiu激活函数。残差单元由DBL通过相加而成，残差块由DBL和残差单元构成，其中，残差块借鉴ResNet的思想，增强了特征融合能力。 YOLOv3 通过改变卷积核的步长来实现张量的尺度变换，输出 3 个不同大小的尺度。

NAS 算法是自动机器学习领域的热点算法之一，可通过数据特征自动找到合适的神经网络架构。该算法的原理是光定义搜索空间；然后，通过搜索策略找出候选网络架构，对候选网络进行评估；最后，根据评估结果进行下一轮的搜索。由于 NAS 的根本思想是探索各种潜在的解决方案，搜索空间越大，需要训练与评估的架构就越多，消耗的资源与时间就越多。因此，搜索空间的设定将直接影响计算开销。目前 NAS 的主流设计方法为先基于单元（cell）的架构进行设计，再将单元堆叠在主干网络上，构成整体网络架构，并由此限制搜索空间大小。

import os
from torch.utils.data import Dataset
from utils import *
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor()
])

class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, path):
self.path = path
self.name = os.listdir(os.path.join(path, 'notedata'))
def __len__(self):
return len(self.name)
def __getitem__(self, index):
segment_name = self.name[index] #XX.png
segment_path = os.path.join(self.path, 'notedata', segment_name)

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