工地安全绳穿戴识别 yolov5网络

已于 2022-12-23 13:50:48 修改
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文章标签： 人工智能 目标检测 深度学习 计算机视觉
于 2022-10-02 10:16:59 首次发布
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工地安全绳穿戴识别利用yolo框架深度学习技术+边缘视觉分析技术，对现场画面中人员安全绳开展目标检测。目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。

yolov5加入了自动判断是否需要重新k-means聚类anchors的功能，所以该文件中的anchors参数可以不做修改。如果有需要只需将这里anchors修改为自己计算出的即可。

 YOLOv5的代码是开源的，因此我们可以从github上克隆其源码。不得不说GitHub的确是全球最大的男性交友网站，里面的人个个都是人才，yolov5发布才一年左右的时间，YOLOv5就已经更新了5个分支了，分别是yolov5.1-yolov5.5分支。

 Adapter接口定义了如下方法：

public abstract void registerDataSet

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