人员规范操作行为识别算法
人员规范操作行为识别系统基于YOLOv5是一种单阶段目标检测算法对现场人员操作行为进行实时监测分析。目标检测架构分为两种,一种是two-stage,一种是one-stage,区别就在于 two-stage 有region proposal过程,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别,而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。YOLO 一共发布了五个版本,其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础,后面的系列就是在第一版基础上的改进,为的是提升性能。
YOLOv5目标检测算法具体包括:输入端的Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作;基准端的Focus结构与CSP结构;Neck端的SPP与FPN+PAN结构;输出端的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。除此之外,YOLOv5中的各种改进思路仍然可以应用到其它的目标检测算法中。
我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型
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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