铁路工人安全作业的新伙伴：PPYOLOE和ViT的协同应用

在铁路行业中，工人的安全作业一直是至关重要的问题。为了提高工人的安全性能和作业效率，新的技术工具被引入到现场。其中，PPYOLOE和ViT的强强联手为铁路工人带来了全新的辅助工具，有效提升了安全作业的质量和效果。

PPYOLOE（Partial Pyramids for Object Detection with Local Enhancements）是一种基于目标检测的算法，它使用了局部增强技术来提高检测准确性。PPYOLOE通过将输入图像划分为多个局部区域，然后在每个区域上应用特定的增强算法，以提高目标检测的性能。这种方法能够有效地应对铁路环境中的复杂背景和目标变形等问题，提供更准确的目标检测结果。

而ViT（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的图像处理模型。传统的卷积神经网络（CNN）在处理图像时，需要通过多层卷积和池化操作来提取特征。相比之下，ViT使用自注意力机制来直接对图像进行全局建模，避免了多层卷积操作带来的信息丢失。这使得ViT在图像分类和目标识别任务上表现出色。

将PPYOLOE和ViT结合起来应用于铁路工人的安全作业中，可以获得卓越的效果。下面是一个示例代码，展示了如何使用PPYOLOE和ViT进行铁路工人安全作业的目标检测和识别：

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