非煤矿山电子封条建设算法 yolov8
非煤矿山电子封条建设算法模型通过yolov8网络模型AI视频智能分析技术,算法模型对作业状态以及出井入井人员数量变化、人员睡岗离岗等情况实时监测分析,及时发现异常动态,自动推送生成的违规截图报警信息。现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章,典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner,这类 Assigner 大都是动态分配策略,而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性,YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为: 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的训练总 epoch 数从 300 提升到了 500,这也导致训练时间急剧增加。YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。OLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。 将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接,并进行维度变换。为了后续方便处理,会将原先的通道维度置换到最后,类别预测分支 和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80),(b,8400,4)。
YOLO V8具体改进如下:Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块;PAN-FPN:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的CBS 1*1的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块;Decoupled-Head:YOLOv8使用了Decoupled-Head;Anchor-Free:YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base,使用了Anchor-Free的思想;损失函数:YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失。样本匹配: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匹配方式。
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。
相关文章:

非煤矿山电子封条建设算法 yolov8
非煤矿山电子封条建设算法模型通过yolov8网络模型AI视频智能分析技术,算法模型对作业状态以及出井入井人员数量变化、人员睡岗离岗等情况实时监测分析,及时发现异常动态,自动推送生成的违规截图报警信息。现代目标检测器大部分都会在正负样本…...

七大软件架构设计原则详解
目录 1、概述 2、七大设计原则 2.1、开闭原则 2.2、里氏替换原则 2.3、依赖倒置原则 2.4、单一职责原则 2.5、接口隔离原则 2.6、迪米特法则 2.7、合成复用原则 3、最后 VC常用功能开发汇总(专栏文章列表,欢迎订阅,持续更新...&…...

【Python入门】Python循环语句(while循环的嵌套应用)
前言 📕作者简介:热爱跑步的恒川,致力于C/C、Java、Python等多编程语言,热爱跑步,喜爱音乐的一位博主。 📗本文收录于Python零基础入门系列,本专栏主要内容为Python基础语法、判断、循环语句、函…...
数据来源和搜集
数据搜集 文章目录 数据搜集1 数据来源1.1 数据的间接来源1.2 间接数据的评价1.3 数据的直接来源 2 调查数据2.1概率抽样2.2 非概率抽样2.3 概率抽样 *vs.*非概率抽样 3 搜集数据的方法4 实验数据4.1 实验组与对照组4.2 实验中的若干问题 1 数据来源 所有统计数据都来源于社会…...

Python入门(七)if语句(二)
if语句(二) 1.if语句1.1 简单的if语句1.2 if-else语句1.3 if-elif-else结构1.4 使用多个elif代码块1.5 使用多个elif代码块 2.使用if语句处理列表2.1 检查特殊元素2.2 确定列表不是空的2.3 使用多个列表 作者:xiou 1.if语句 前面我们理解了…...
[元带你学: eMMC完全解读 2] eMMC协议相关术语与定义
声明 主页:元存储的博客_CSDN博客 依公开知识及经验整理,如有误请留言。 个人辛苦整理,付费内容,禁止转载。 所在专栏 《元带你学: eMMC完全解读》 内容摘要 前言 文中列出了常用和不常用的eMMC 术语, 只需要了解常用术语就完全够用, 非常用术语几乎都用不上,只要遇到的…...
预测杭州五一黄金周的旅游出行人数
对于杭州五一黄金周的旅游出行人数的预测,可以从以下几个方面进行考虑。 一、历史数据的分析 杭州作为一个旅游胜地,每年的五一黄金周都吸引了大量的游客前来游玩。历史数据可以为我们提供有用的信息,帮助我们预测今年的旅游出行人数。 1.…...

内防泄密重要,还是外防窃密重要?
内防泄密是组织为防止内部敏感信息未经授权泄露所采取的各种管理与技术措施的总称。它主要针对内部人员的信息访问与操作行为进行管控,减少故意或疏忽泄密事件的发生几率。 内防泄密的工作,通常包括员工管理、权限管控、监控检查、分级保护、离岗管控、技术防护、事…...

ChatGPT:2. 使用OpenAI创建自己的AI网站:1. 初探API
使用OpenAI创建自己的AI网站 如果你还是一个OpenAI的小白,有OpenAI的账号,但想调用OpenAI的API搞一些有意思的事,那么这一系列的教程将仔细的为你讲解如何使用OpenAI的API制作属于自己的AI网站。博主只能利用下班时间更新,进度慢…...
5月17日,今日信息差
1、中老铁路运输货物突破2000万吨。其中,跨境货运量超400万吨,货值达177亿元 2、北京首个5.5G实验基站在昌平区的国际信息港建设开通,5.5G将在速率、时延、连接规模和能耗方面全面超越现有5G,实现下行万兆和上行千兆的峰值速率…...

物联网的体系架构
物联网中常见的计算模式:云计算、边缘计算、雾计算等 云计算:一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。边缘计算:在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储…...
Golang交叉编译
Golang交叉编译遇到的问题 交叉编译go支持的平台和版本 交叉编译 go支持的平台和版本 查询命令: go tool dist list显示结果: aix/ppc64android/386android/amd64android/armandroid/arm64darwin/amd64darwin/arm64dragonfly/amd64freebsd/386freebsd/…...

kafka3.x详解
kafka 一、简介1.1、场景选择,与其他mq相比1.2、应用场景1.2.1、流量消峰1.2.2、解耦1.2.3、异步通讯 1.3、消息队列的两种模式1.3.1、点对点模式1.3.2、发布/订阅模式 1.4、Kafka 基础架构 二、安装部署2.1、安装包方式2.2、docker安装方式2.3、docker安装kafka-ma…...

kubectl常用命令|pod生命周期|金丝雀发布|超详细
kubectl常用命令|pod生命周期|金丝雀发布|超详细 一 kubectl常用命令1.1 查看版本信息1.2查看资源对象简写1.3查看集群信息1.4 配置kubectl自动补全1.5node节点查看日志 二 k8s基本信息查看2.1 查看 master 节点状态2.2 查看命令空间2.3 创建和删除命名空间2.4 在命名空间kube-…...

【Linux系统】Linux进程信号详解
Linux进程信号 0 引言1 认识信号1.1 什么是信号1.2 发送信号的本质1.3 信号的处理 2 信号的产生2.1 键盘产生2.2 调用系统函数向进程发送信号2.3 由软件条件产生信号2.4 硬件异常产生信号 3 信号的保存4 信号的处理5 总结 0 引言 本篇文章会从Linux信号的产生到信号的保存&…...

阿里云u1服务器通用算力型CPU处理器性能测评
阿里云服务器u1通用算力型Universal实例高性价比,CPU采用Intel(R) Xeon(R) Platinum,主频是2.5 GHz,云服务器U1实例的基准vCPU算力与5代企业级实例持平,最高vCPU算力与6代企业级实例持平,提供2c-32c规格和1:1/2/4/8丰富…...
hive的详细使用文档和使用案例
目录 Hive 简介安装连接到Hive创建数据库创建表加载数据查询数据修改表删除表 使用案例结论 Hive 简介 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据映射到Hadoop HDFS上,并提供SQL查询功能。Hive的设计目标是让那些熟悉SQL语言的用户能够在Ha…...
KL散度
KL散度(Kullback-Leibler divergence),也称为相对熵(relative entropy),是用来衡量两个概率分布之间差异的一种指标。在机器学习中,KL散度常常用于度量两个概率分布之间的相似度或差异性。 具体…...

Java基础学习(16)多线程
Java基础学习多线程 一、多线程1.1 什么是多线程1.2 多线程的两个概念1.2.1 并发 1.3 多线程的实现方式1.4 多线程的成员方法1.5 线程的生命周期 二、线程安全1.6 同步方法1.7 锁lock1.8 死锁1.8 生产者和消费者 (等待唤醒机制)1.9 等待唤醒机制(阻塞队列方式实现)1…...

【一起啃书】《机器学习》第五章 神经网络
文章目录 第五章 神经网络5.1 神经元模型5.2 感知机与多层网络5.3 误差逆传播算法5.4 全局最小与局部极小5.5 其他常见神经网络5.6 深度学习 第五章 神经网络 5.1 神经元模型 神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...

基于Java+MySQL实现(GUI)客户管理系统
客户资料管理系统的设计与实现 第一章 需求分析 1.1 需求总体介绍 本项目为了方便维护客户信息为了方便维护客户信息,对客户进行统一管理,可以把所有客户信息录入系统,进行维护和统计功能。可通过文件的方式保存相关录入数据,对…...
苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会
在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...
python爬虫——气象数据爬取
一、导入库与全局配置 python 运行 import json import datetime import time import requests from sqlalchemy import create_engine import csv import pandas as pd作用: 引入数据解析、网络请求、时间处理、数据库操作等所需库。requests:发送 …...

如何应对敏捷转型中的团队阻力
应对敏捷转型中的团队阻力需要明确沟通敏捷转型目的、提升团队参与感、提供充分的培训与支持、逐步推进敏捷实践、建立清晰的奖励和反馈机制。其中,明确沟通敏捷转型目的尤为关键,团队成员只有清晰理解转型背后的原因和利益,才能降低对变化的…...

uniapp 小程序 学习(一)
利用Hbuilder 创建项目 运行到内置浏览器看效果 下载微信小程序 安装到Hbuilder 下载地址 :开发者工具默认安装 设置服务端口号 在Hbuilder中设置微信小程序 配置 找到运行设置,将微信开发者工具放入到Hbuilder中, 打开后出现 如下 bug 解…...
起重机起升机构的安全装置有哪些?
起重机起升机构的安全装置是保障吊装作业安全的关键部件,主要用于防止超载、失控、断绳等危险情况。以下是常见的安全装置及其功能和原理: 一、超载保护装置(核心安全装置) 1. 起重量限制器 功能:实时监测起升载荷&a…...
raid存储技术
1. 存储技术概念 数据存储架构是对数据存储方式、存储设备及相关组件的组织和规划,涵盖存储系统的布局、数据存储策略等,它明确数据如何存储、管理与访问,为数据的安全、高效使用提供支撑。 由计算机中一组存储设备、控制部件和管理信息调度的…...

CVE-2023-25194源码分析与漏洞复现(Kafka JNDI注入)
漏洞概述 漏洞名称:Apache Kafka Connect JNDI注入导致的远程代码执行漏洞 CVE编号:CVE-2023-25194 CVSS评分:8.8 影响版本:Apache Kafka 2.3.0 - 3.3.2 修复版本:≥ 3.4.0 漏洞类型:反序列化导致的远程代…...