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泥石流和山体滑坡是一种严重的自然灾害,为了及时预警和检测这些事件的发生,我们可以使用基于深度学习框架模型yolov8和Python的泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法。该算法能够识别泥石流和山体滑坡的灾害事件,并在发现后立即进行图像抓拍和预警。Yolo的源码是用C实现的,但是在Github上有很多开源的TensorFlow复现版本。我们可以参考gliese581gg的实现来分析Yolo的推理实现细节。我们将构建一个完整的Yolo预测模型,使用已经训练好的权重文件,可以使用真实图片进行检测效果测试。Yolo采用卷积网络提取特征,并使用全连接层得到预测值。它的网络结构类似于GooLeNet模型,包含24个卷积层和2个全连接层。对于卷积层来说,首先使用1x1卷积进行通道压缩,然后再使用3x3卷积。卷积层和全连接层都使用了Leaky ReLU激活函数:max(x,0.1x)。但是最后一层使用线性激活函数。
YOLOv8主要参考了最近提出的诸如YOLOX、YOLOv6、YOLOv7和PPYOLOE等算法的设计,它本身的创新点较少,更偏向于工程实践,主要推荐使用ultralytics框架。下面将详细介绍YOLOv8目标检测的各种改进,包括模型结构设计、损失计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程。暂时不包括实例分割部分。对于Backbone和Neck的具体变化:
1) 第一个卷积层的核心由6x6变为了3x3。
2) 所有的C3模块被替换为C2f模块,这个结构中多了更多的跳层连接和额外的分裂操作。
3) 在Neck模块中去掉了2个卷积连接层。
4) Backbone中C2f块的数量从3-6-9-3改为了3-6-6-3。
5) 查看不同大小的模型,如N/S/M/L/X,可以发现N/S和L/X两组模型只是缩放系数不同,而S/M/L等骨干网络的通道数设置不同,没有遵循相同的缩放系数。这样设计的原因可能是在相同的缩放系数下,通道数设置不是最优的。YOLOv7网络设计时也没有遵循一套相同的缩放系数适用于所有模型。
现代目标检测器大多会在正负样本分配策略上做一些调整,例如YOLOX的simOTA、TOOD的TaskAlignedAssigner和RTMDet的DynamicSoftLabelAssigner等。这些分配器大多采用动态分配策略,而YOLOv7仍然使用静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性,YOLOv8算法直接引用了TOOD的TaskAlignedAssigner。
TaskAlignedAssigner的匹配策略简单概括如下:根据分类和回归得分加权选择正样本。
Adapter接口定义了以下方法:
public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)
Adapter表示一种数据源,该数据源可能发生变化,例如添加、删除或修改数据。当数据发生变化时,它会通知相应的AdapterView进行相应的更改。为了实现这个功能,Adapter使用了观察者模式,Adapter本身充当被观察对象,AdapterView充当观察者。通过调用registerDataSetObserver方法,Adapter注册观察者。
public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)
通过调用unregisterDataSetObserver方法,取消注册观察者。
public abstract int getCount ()
返回Adapter中的数据数量。
public abstract Object getItem (int position)
在Adapter中,数据类似于数组,每个项对应一个数据。每个数据都有一个索引位置,即position,根据position可以获取Adapter中相应的数据项。
public abstract long getItemId (int position)
获取指定位置数据项的ID,通常情况下,会将position作为ID。在Adapter中,相对来说,position的使用频率比ID更高。
public abstract boolean hasStableIds ()
hasStableIds表示当数据源发生变化时,原始数据项的ID是否会发生变化。如果返回true,则表示ID不变,返回false则表示可能会变化。Android提供的Adapter子类(包括直接和间接子类)的hasStableIds方法都返回false。
public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)
getView是Adapter中一个非常重要的方法,该方法根据数据项索引为AdapterView创建相应的UI项。
Lnton羚通的算法算力云平台具有以下突出特点:高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本。用户可以通过该云平台快速获取高效、强大的算法计算服务,并且能够灵活地执行各种复杂的计算模型和算法,涵盖机器学习、人工智能、大数据分析和图像识别等广泛领域。此外,云平台还提供了丰富的算法库和工具,支持用户上传和部署自己的算法模型,以满足不同用户的需求。
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