AI工衣工服智能识别系统
AI工衣工服智能识别系统通过yolov7网络模型深度学习算法,AI工衣工服智能识别系统对场人员穿戴进行实时不间断监测,AI工衣工服智能识别系统发现现场人员未按要求穿戴时,AI工衣工服智能识别系统立即抓拍告警。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题,利用整张图作为网络的输入,仅仅经过一个神经网络,得到bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算,Unified指的是这是一个统一的框架,提供end-to-end的预测,而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
Yolo的CNN网络将输入的图片分割成S×SS×S网格,然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标,如图6所示,可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内,那么该单元格负责预测这个狗。每个单元格会预测BB个边界框(bounding box)以及边界框的置信度(confidence score)。所谓置信度其实包含两个方面,一是这个边界框含有目标的可能性大小,二是这个边界框的准确度。
YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知的目标检测器
并在V100 上,30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的,不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%,精度高出 0.7%。
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