工地安全绳穿戴识别 yolov5网络

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 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。