河道水面漂浮物垃圾识别监测 yolov7
河道水面漂浮物垃圾识别监测通过Python基于YOLOv7对河道湖泊区域进行实时监测,当监测到有漂浮物或者垃圾时,系统立即抓拍存档预警。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。
YOLO的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
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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