工地反光衣穿戴检测算法

工地反光衣穿戴检测算法通过机器视觉ai分析+yolo网络深度学习架构，对现场人员反光衣穿戴检测识别。YOLOv5s网络最小，速度最快，AP精度也最低。若检测的以大目标为主，追求速度，是个不错的选择。其他的三种网络，在YOLOv5基础上，不断加深加宽网络，AP精度也不断提升，但速度的消耗也在不断增加。

在YOLOv3、YOLOv4中，训练不同的数据集时，计算初始锚框的值是通过单独的程序运行的。但YOLOv5中将此功能嵌入到代码中，每次训练将会自适应的计算不同训练集中的最佳锚框值。如果觉得计算的锚框效果不好，可以将自动计算锚框功能关闭。具体操作为train.py中下面一行代码，设置成False。

YOLO 算法做的就是，将图像分成n×n的网格（下图是分成3×3的网格），取两个对象的中点，然后将这个对象分配给包含对象中点的格子。所以左边的汽车就分配到绿色框标记的格子上，右边的汽车就分配到黄色框标记的格子上。即使中心格子同时有两辆车的一部分，我们就假装中心格子没有任何我们感兴趣的对象。 

 

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。