class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        后处理函数postprocess 负责将YOLO模型的输出转换为更容易理解和使用的格式。它提取了检测结果中的类别、边界框坐标和置信度，为接下来的步骤做准备。最后，set_param 方法允许在运行时调整模型参数，这对于根据不同场景动态优化模型表现非常有用。这段代码展示了如何将深度学习模型整合到一个实时的监控系统中，并在此基础上执行复杂的任务，比如行为识别和分类。

4.3 训练代码

        在智能监考系统中，深度学习模型的训练是确保高准确性和效率的关键。训练过程涉及多个步骤，包括设置训练环境、准备数据集、调整训练参数、加载模型以及执行训练命令。这一段博客将详细介绍如何使用Python代码对YOLOv8模型进行训练，以及这些代码背后的含义以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们需要准备训练环境，这包括导入必要的库和工具，以及检查并设置计算设备。使用的库包括操作系统接口os，深度学习框架torch，以及用于目标检测的YOLO模型。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        设备的选择是基于计算资源的可用性，优先选择GPU进行训练，以利用其强大的计算能力加速模型训练过程。训练一个精确的监控模型需要大量的数据。在这段代码中，我们使用YAML文件来指定数据集的配置。YAML文件是一个便于人类阅读的数据序列化格式，用于配置文件和数据存储。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：在模型训练前，确定训练参数是必要的。工作进程（workers）数影响数据加载的速度，而批次大小（batch size）则直接关系到内存的使用和训练的稳定性。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "ExamMonitoring"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        一旦我们获取了YAML文件的路径，我们就打开它，并可能更新其中的一些路径项。在深度学习训练中，确保所有文件和路径都被正确设置是至关重要的，因为这些路径将指导模型去哪里找到训练数据和如何保存训练结果。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：最后，我们加载了一个预训练的YOLOv8模型作为起点，这有利于提高训练效率和最终模型的性能。model.train 方法将启动实际的训练过程，其中包含了图像大小、训练周期（epochs）以及前面设置的其他参数。这个训练命令是训练过程中最关键的部分，它负责执行所有的后台计算，包括前向传播、损失计算和反向传播。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        这段代码将模型训练的复杂性抽象化，提供了一个简单却强大的接口来执行训练任务。它为研究人员和开发者提供了一个灵活、高效的工具，用于训练能够精确监控考场的智能系统。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在深度学习中，通过监控损失函数和评价指标的变化趋势，我们可以对模型的学习进程进行深入分析。这些图表是评估智能监考系统中使用的YOLOv8模型训练效果的重要工具。下面，我将对YOLOv8模型训练过程中损失和性能指标的变化趋势进行详细分析。

        损失函数图表展示了在训练过程中，不同类型的损失如何随着训练周期（epochs）的增加而变化。具体来说，我们关注的是边界框损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及目标检测损失（obj_loss）在训练集（train）和验证集（val）上的表现。从图表中可以看出，随着训练的进行，训练损失在三个方面均呈下降趋势，这表明模型在识别目标的位置、分类以及检测目标的任务上都在逐渐变得更加精确。这样的下降趋势是模型学习的积极迹象，它显示了模型正逐渐拟合训练数据。特别是，边界框损失的持续下降表示模型对于物体位置的预测变得更加精确，这对于智能监考来说是一个关键的性能指标。

        在验证集上，损失的趋势也显示出下降，这意味着模型在训练中没有出现过拟合的情况，能够在未见过的数据上保持良好的泛化性能。这一点对于监考系统尤为重要，因为它需要准确地在多样化的考试环境中工作。验证损失的波动较小，这可能表明模型已稳定学习到了数据的特征。

        从精确度和召回率的图表中我们看到，随着训练的进行，两者均呈上升趋势，尤其是召回率的提高表示模型越来越少地遗漏真正的目标。对于智能监考系统而言，高召回率表明系统能够有效地识别出更多的违规行为，这是系统设计的关键目标。

        mAP指标有两个图表，一个是[email protected]，另一个是[email protected]:0.95。[email protected]只考虑IOU大于0.5的预测为正确，而[email protected]:0.95则是在IOU从0.5到0.95的范围内计算的平均值。mAP的提升显示了模型在各种重叠阈值下的鲁棒性，也就是说，无论目标检测的准确程度如何变化，模型都能保持较高的检测性能。

5.2 PR曲线图

        精确率-召回率曲线（PR Curve）是评估分类器性能的重要工具，尤其在目标检测和监控场景中。该曲线通过展示在不同阈值下模型的精确率（precision）和召回率（recall）之间的关系，提供了模型性能的直观视图。现在，我们将对YOLOv8模型的PR曲线进行深入分析。

        首先，我们可以看到两个类别 —— "cheating" 和 "good"，以及所有类别的平均表现。"cheating"类别的曲线下面积较小，显示了较低的[email protected]值0.654，而"good"类别的曲线下面积更大，对应更高的[email protected]值0.876。整体而言，所有类别的平均[email protected]为0.765。

        对于"cheating"类别，精确率和召回率都不尽人意。当召回率增加时，精确率迅速下降，这意味着为了检测到更多的作弊行为，模型产生了更多的误报。在实际应用中，这可能导致很多正常行为被错误标记为作弊，这需要我们进一步优化模型以减少误报。与此同时，"good"类别的PR曲线明显高于"cheating"类别。这表明模型在识别正常考试行为时更加准确且可靠。然而，即使在该类别中，随着召回率的增加，我们依然看到精确率有所下降，但这种下降的速率较慢。

        整体来看，系统在所有类别上的表现还是相当可观的。[email protected]值为0.765说明模型在一定程度上实现了平衡的检测性能。不过，我们必须注意到PR曲线并不完美地趋向于右上角，即精确率和召回率都是1的理想情况，这指出仍有改进空间。

        在进一步改进模型之前，我们需要考虑是否存在数据不平衡问题，或者模型是否未能捕捉到作弊行为的所有关键特征。同时，分析误报和漏报的具体案例，了解模型在何种情况下会失效，这将对提高模型性能非常有帮助。我们也可能需要进一步调整训练过程中的正负样本比例，或者尝试更复杂的模型结构和训练策略。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在疲劳驾驶目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含疲劳驾驶的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.757	0.747	0.682	0.765
F1-Score	0.73	0.73	0.72	0.75

（3）实验结果分析：

       在深度学习领域，尤其是目标检测任务中，准确性和泛化能力是评估模型性能的重要指标。本次实验旨在比较YOLO系列几个版本的模型（YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n）在同一数据集上的表现。通过mAP（平均精度均值）和F1-Score这两个度量指标，我们可以从多个角度评估和比较这些模型的性能。

        首先，从mAP得分来看，YOLOv5nu模型以0.650的得分位居榜首，而YOLOv8n紧随其后，其得分为0.641。mAP作为衡量模型检测准确性的指标，YOLOv5nu的表现说明了其在检测边界框的定位上有较好的性能，这可能得益于它的网络架构和训练过程中更有效的特征提取能力。此外，YOLOv5nu的结构可能更适合处理本数据集中的特定类型的疲劳驾驶行为，这也是它能取得如此高mAP得分的原因之一。

        接着，我们看到YOLOv6n和YOLOv7-tiny在mAP上的得分分别为0.602和0.583，较前两者有所下降。这种性能上的差异可能与这些模型的网络架构和参数优化有关。YOLOv6n和YOLOv7-tiny的设计目标是在速度和性能之间找到平衡点，特别是在资源受限的环境中。由于其网络架构可能较为简化，这可能在一定程度上牺牲了模型在某些复杂疲劳驾驶行为检测场景中的准确性。

        对于F1-Score，所有模型的得分都相对较为接近，均在0.55至0.56之间。F1-Score作为精确度和召回率的调和平均值，其较为均衡的结果表明了在综合考虑误报和漏报的情况下，各模型均达到了一定水平的性能。值得注意的是，尽管YOLOv7-tiny在mAP得分较低，但其F1-Score最高，这表明在实际应用中，该模型在减少误报（提高精确度）和漏报（提高召回率）之间取得了良好的平衡。

       综上所述，这些实验结果揭示了不同YOLO模型版本在智能监考任务上的性能差异。通过对这些模型的综合评估，我们不仅可以根据具体的应用需求选择合适的模型，例如在需要更快检测速度的场景中选择YOLOv6n或YOLOv7-tiny，或者在对检测准确性要求更高的情况下选择YOLOv5nu或YOLOv8n，同时也为未来如何改进这些模型提供了有价值的洞察。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在探讨基于YOLOv8/v7/v6/v5的智能监考系统的系统架构设计时，我们首先需要明确该系统的核心目标：实现对考场内考生行为的实时监控和分析，确保考试过程的公正性与规范性。本系统采用YOLOv8/v5作为主要的目标检测模型，以高效识别并处理考场内的各种动态情况。下面，我将从几个关键组成部分详细介绍我们的系统架构设计。

1. 系统初始化

        系统初始化是整个监考系统运行的起点。在Detection_UI类中，系统初始化包括设定界面布局、加载模型、设置参数等步骤。通过__init__方法，系统将预设一系列参数，如模型类型(model_type)、置信度阈值(conf_threshold)、IOU阈值(iou_threshold)等，为接下来的监控与检测工作奠定基础。

2. 模型管理

        模型管理是智能监考系统的核心，直接关联到监考效果的准确性与实用性。在本系统中，我们采用YOLOv8v5Detector类来负责目标检测模型的管理，包括模型的加载(load_model)、预处理(preprocess)和预测(predict)。特别地，系统支持用户通过侧边栏上传自定义模型文件，增加了系统的灵活性和适应性。

3. 数据处理

        在接收到视频流或上传的文件后，process_camera_or_file方法将根据所选择的输入源（摄像头、图片文件或视频文件）对数据进行处理。此方法涉及到图像的捕获、预处理、模型预测以及后处理等一系列操作，确保能够从输入的图像或视频中准确检测出考生的异常行为。

4. 界面布局与交互

        为了提高用户体验，setup_page和setup_sidebar方法分别用于配置页面布局和侧边栏内容，使用户能够轻松地进行模型选择、参数设置和文件上传等操作。setupMainWindow方法则负责整个系统界面的主要布局，包括显示模式的选择、图像显示区域的初始化、结果展示和操作按钮的设置等。

5. 日志记录与结果展示

        系统通过LogTable类和ResultLogger类实现了对检测结果的日志记录和展示。LogTable类负责收集每次检测的详细信息，并支持将结果保存为CSV文件，便于后续的分析和审查。ResultLogger类则用于将检测结果以表格形式动态展示在界面上，包括目标类别、位置、置信度和检测用时等信息。

6.2 系统流程

        在基于YOLOv8/v7/v6/v5的智能监考系统中，系统流程是整个监控和检测工作顺利进行的关键。以下是基于代码实现的系统流程的详细步骤，我们将从启动系统到最终结果展示的完整流程进行介绍。

1. 系统初始化

• 启动系统：用户运行程序，触发Detection_UI类的__init__方法，完成系统的初始化设置。
• 加载配置：系统自动加载模型配置、设置置信度和IOU阈值、初始化用户界面（UI）布局。

2. 界面配置

• 侧边栏配置：用户通过setup_sidebar方法在侧边栏进行模型选择、置信度设置、文件上传等操作。
• 模型选择：用户可以选择使用默认模型或上传自定义模型。
• 输入选择：用户指定输入源，如摄像头、图片文件或视频文件。

3. 数据处理

• 处理输入源：根据用户选择的输入源，process_camera_or_file方法负责调度相应的处理流程。
• 摄像头输入：捕获实时视频流进行处理。
• 文件上传：加载并处理用户上传的图片或视频文件。

4. 目标检测

• 图像预处理：对捕获的图像或视频帧进行大小调整和格式转换，以符合模型输入要求。
• 模型预测：使用YOLOv8v5Detector中的predict方法进行目标检测。
• 后处理：处理检测结果，包括筛选出置信度高于阈值的检测框、执行非最大抑制（NMS）等。

5. 结果展示与记录

• 绘制检测框：在检测到的目标周围绘制边框，并显示类别和置信度。
• 日志记录：将检测结果记录到LogTable，包括目标类别、位置、置信度和检测时间等信息。
• 展示结果：在UI界面动态展示检测结果和日志信息。

6. 用户交互

• 操作反馈：用户可通过界面按钮控制开始、停止检测流程，或导出检测日志。
• 结果筛选：用户可以通过下拉菜单筛选特定类别的检测结果进行查看。

7. 系统结束

• 停止检测：用户点击“停止”按钮，结束当前的检测流程。
• 日志导出：用户可选择导出检测日志为CSV文件，便于后续分析。

        通过上述流程，基于YOLOv8/v7/v6/v5的智能监考系统实现了从用户输入处理到目标检测、结果展示直至交互操作的全流程自动化。每一步都精心设计，以确保系统既高效又易于使用，充分满足智能监考的需求。

---

代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1WK421Y7bE/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5tu
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmJ5u
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmZ5p
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xmp5r

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        本文深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在智能监考领域的应用，成功开发了一个集成了这些前沿算法的智能监考系统。通过对YOLO模型的多个版本进行细致的比较和系统优化，本研究不仅显著提高了智能监考的准确性和实时响应能力，还借助Streamlit技术，创建了一个直观、美观且用户友好的Web应用，极大地简化了智能监考的操作流程，使其能够在实际考试监控中扮演关键角色。

        经过系列实验的验证，本研究提出的智能监考方法在准确性和处理速度上均达到了令人满意的标准。此外，我们提供了完整的数据处理流程、模型训练与预测代码，以及基于Streamlit的系统设计与实现细节，便于后续研究者和开发者进行复现和参考。尽管取得了积极的成效，智能监考作为一项任务复杂度高、场景多变的任务，仍面临众多挑战与改进空间。在未来的研究中，我们计划从以下方向进行深入探索：

• 模型优化：探索更深层次的网络结构和优化策略，例如神经网络架构搜索（NAS）技术，旨在进一步提升模型的性能和效率。
• 多模态融合：结合语音、文本等其他模态信息，采用多模态学习方法对考生的行为进行全方位监控，以更准确地捕捉和理解考生的行为动态。
• 跨域适应性：研究在不同文化、年龄群体中的智能监考应用，通过领域自适应技术提升模型在多样化人群和环境中的泛化能力。
• 用户交互体验：持续优化系统界面和交互设计，使之更加人性化和智能化，满足更广泛用户群体的需求。
• 实际应用拓展：拓展智能监考技术在在线教育、远程会议、智能客服等更多实际应用场景中的应用，最大化其社会和经济价值。

        综上所述，随着技术进步和应用场景的不断扩展，我们坚信在不久的将来，基于深度学习的智能监考技术将在人机交互、社会安全、医疗健康等更多领域发挥更重要的作用。

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1. Liu C, Tao Y, Liang J, et al. Object detection based on YOLO network[C]//2018 IEEE 4th information technology and mechatronics engineering conference (ITOEC). IEEE, 2018: 799-803. ↩︎

2. Zhu X, Lyu S, Wang X, et al. TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 based on transformer prediction head for object detection on drone-captured scenarios[C]//Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021: 2778-2788. ↩︎

3. Sun Z, Chen B. Research on Pedestrian Detection and Recognition Based on Improved YOLOv6 Algorithm[C]//International Conference on Artificial Intelligence in China. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022: 281-289. ↩︎

4. Zhao H, Zhang H, Zhao Y. Yolov7-sea: Object detection of maritime uav images based on improved yolov7[C]//Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2023: 233-238. ↩︎

5. Aboah A, Wang B, Bagci U, et al. Real-time multi-class helmet violation detection using few-shot data sampling technique and yolov8[C]//Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2023: 5349-5357. ↩︎

6. Zhou D, Kang B, Jin X, et al. Deepvit: Towards deeper vision transformer[J]. arXiv preprint arXiv:2103.11886, 2021. ↩︎

7. Parmar N, Vaswani A, Uszkoreit J, et al. Image transformer[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2018: 4055-4064. ↩︎