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加油站ai视觉识别系统 yolov7

加油站ai视觉识别系统通过yolov7网络模型深度学习,加油站ai视觉识别算法对现场画面中人员打电话抽烟等违规行为,还有现场出现明火烟雾等危险状态。除此之外,模型算法还可以对卸油时灭火器未正确摆放、人员离岗不在现场、卸油过程静电释放时间不足等不规范情形进行智能识别记录。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」。

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。因此,对基于串联的模型,我们不能单独分析不同的扩展因子,而必须一起考虑。该研究提出图 (c),即在对基于级联的模型进行扩展时,只需要对计算块中的深度进行扩展,其余传输层进行相应的宽度扩展。这种复合扩展方法可以保持模型在初始设计时的特性和最佳结构。

近年来,实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。例如,MCUNet 和 NanoDet 的开发专注于生产低功耗单芯片并提高边缘 CPU 的推理速度;YOLOX、YOLOR 等方法专注于提高各种 GPU 的推理速度;实时目标检测器的发展集中在高效架构的设计上;在 CPU 上使用的实时目标检测器的设计主要基于 MobileNet、ShuffleNet 或 GhostNet;为 GPU 开发的实时目标检测器则大多使用 ResNet、DarkNet 或 DLA,并使用 CSPNet 策略来优化架构。

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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