智慧监狱AI视频分析识别算法

智慧监狱AI视频分析识别算法通过YOLOv3网络架构技术原理对现场画面种人员行为进行实时分析检测。YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题。
yolo推理的时候，把置信度乘以分类的最高概率，作为一个bounding box的得分，然后大于某一个阈值的得分的bouding box再送到NMS里面处理，最终得出输出框。

每种尺度预测3个box, anchor的设计方式仍然使用聚类,得到9个聚类中心,将其按照大小均分给3个尺度.尺度1: 在基础网络之后添加一些卷积层再输出box信息.尺度2: 从尺度1中的倒数第二层的卷积层上采样(x2)再与最后一个16x16大小的特征图相加,再次通过多个卷积后输出box信息.相比尺度1变大两倍.尺度3: 与尺度2类似,使用了32x32大小的特征图.

以下代码与正文无关

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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