高空作业安全绳穿戴识别检测算法 YOLOv3

高空作业安全绳穿戴识别检测算法利用计算机视觉+yolov3技术，对现场人员高空安全绳穿戴实时识别检测。YOLOv3使用了多种数据增强技术的组合，对于单一图片，使用了几何畸变，光照畸图像，遮挡(Random Erase，Cutout，Hide and Seek，Grid Mask ，MixUp)技术，对于多图组合，作者混合使用了CutMix与Mosaic 技术。除此之外，作者还使用了Self-Adversarial Training (SAT)来进行数据增强。

YOLOv3主体卷积网络是以 Darknet53结构为基础。Darknet 53 结构由53层卷积层搭建而成。为了防止梯度消失以及梯度爆炸现象，Darknet-53 网路之间由加入了残差单元，这样可以让网络进行层数更深的训练。由于残差单元过多会导致其他不良的结果，因此 Darknet-53 选择加入五个残差单元( Resnetunit)。

YOLOv3在基本特征提取器上添加几个卷积层,其中最后-个卷积层预测了-个三维张量–边界框 ,目标和类别预测。在COCO实验中 ,为每个尺度预测3个框,所以对于4个边界框偏移量, 1个目标预测和80个类别预测,张量的大小为NxNx[3* ( 4+1 +80)]。接下来,从前面的2个层中取得特征图,并将其上采样2倍。

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 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。

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