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    离岗识别 yolov5

    离岗识别算法模型通过yolov5网络模型技术,离岗识别可以自动识别现场画面中人员离岗等行为,发现违规行为立即抓拍告警。YOLO5系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎,接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once,它并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。

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    优化实践 | 大改ShuffleNetV2网络,注意力机制,csp,卷积裁剪...(附全部开源代码)

    在移动端场景中,目前有很多不错的轻量级网络可以选择,例如google的mobilenet系列,efficient lite系列,旷世的shufflenet系列,华为的ghostnet等。在这些模型中,我尤其喜欢shufflenetV2,因为它结构清晰,简洁(如下图所示为shufflenetv2 1.0x的结构图:红色标注为各个模块的flops),并且在设计之初就考虑了MAC(访存代价),使得在移动端部署的时候具有很低的延时。在多个数据集上的测试也验证了其较好的泛化性能。不过有时候为了实现在更低计算资源的嵌入式场景中使用shufflenet,或者在轻量级检测框架中使用shufflenet作为bakbone,那么仍然需要对shufflenet做一些优化。

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