海面漂浮物垃圾识别检测算法

海面漂浮物垃圾识别检测算法通过yolo系列网络框架模型算法,海面漂浮物垃圾识别检测算法一旦识别到海面的漂浮物垃圾,海面漂浮物垃圾识别检测算法立即发出预警信号。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。

在介绍Yolo算法之前,首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了,如下图3所示,如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点,就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模,所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动,而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域,并且都要经过分类器去做预测,这需要很大的计算量,所以你的分类器不能太复杂,因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域,这就是R-CNN的一个改进策略,其采用了selective search方法来找到最有可能包含目标的子区域(Region Proposal),其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域,这会提升效率。

YOLO检测速度非常快。标准版本的YOLO可以每秒处理 45 张图像;YOLO的极速版本每秒可以处理150帧图像。这就意味着 YOLO 可以以小于 25 毫秒延迟,实时地处理视频。对于欠实时系统,在准确率保证的情况下,YOLO速度快于其他方法。YOLO 实时检测的平均精度是其他实时监测系统的两倍。迁移能力强,能运用到其他的新的领域(比如艺术品目标检测)。

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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