工厂人员着装识别检测

工厂人员着装识别检测依据Python深度学习算法技术，实时目标分析和识别。实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。例如，MCUNet 和 NanoDet 的开发专注于生产低功耗单芯片并提高边缘 CPU 的推理速度；YOLOX、YOLOR 等方法专注于提高各种 GPU 的推理速度；实时目标检测器的发展集中在高效架构的设计上。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放。

无论梯度路径长度和大规模 ELAN 中计算块的堆叠数量如何，它都达到了稳定状态。如果无限堆叠更多的计算块，可能会破坏这种稳定状态，参数利用率会降低。新提出的 E-ELAN 使用 expand、shuffle、merge cardinality 在不破坏原有梯度路径的情况下让网络的学习能力不断增强。
 

 

import os
from torch.utils.data import Dataset
from utils import *
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
    ])

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, path):   
        self.path = path
        self.name = os.listdir(os.path.join(path, 'notedata'))
    def __len__(self):         
        return len(self.name)
    def __getitem__(self, index):  
        segment_name = self.name[index] #XX.png
        segment_path = os.path.join(self.path, 'notedata', segment_name)