渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法通过yolov7深度学习训练模型框架，渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法在指定区域内实时监测渣土车的进出状况以及对渣土车未盖篷布违规的抓拍和预警。渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后，每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组，再将它们连接在一起。此时，渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后，该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构，E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。
代码语言：javascript复制class Bottleneck(nn.Module):
# Standard bottleneck
def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5): # ch_in, ch_out, shortcut, groups, kernels, expand
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1) # 输入通道: c1, 输出通道：c_ , 卷积核：3x3, 步长1
self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g) # 输入通道：c_ , 输出通道c2, 卷积核：3x3, 步长1
self.add = shortcut and c1 == c2 # 当传入的shortcut参数为true，且c1和c2相等时，则使用残差连接。
def forward(self, x):
return x self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法之所以选择YOLOv7是因为它的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。在大多数关于设计高效架构的文献中，人们主要考虑的因素包括参数的数量、计算量和计算密度。CSPVoVNet 的设计是 VoVNet 的变体。CSPVoVNet 的架构分析了梯度路径，以使不同层的权重能够学习更多不同的特征，使推理更快、更准确。
渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法 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。渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法 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。
代码语言：javascript复制class BottleneckCSP(nn.Module):
# CSP Bottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
# 输出x的大小是(b,c1,w,h)
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) # cv1的大小为(b,c_,w,h)
self.cv2 = nn.Conv2d(c1, c_, 1, 1, bias=False) # cv2的大小为(b,c_,w,h)
self.cv3 = nn.Conv2d(c_, c_, 1, 1, bias=False) # m通过Conv2d，变成cv3,大小是(b,c_,w,h)
self.cv4 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1)
self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * c_) # applied to cat(cv2, cv3)
self.act = nn.SiLU()
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)))
# cv1通过n个串联的bottleneck，变成m,大小为(b,c_,w,h)
def forward(self, x):
y1 = self.cv3(self.m(self.cv1(x))) # (b,c_,w,h)
y2 = self.cv2(x) # (b,c_,w,h)
return self.cv4(self.act(self.bn(torch.cat((y1, y2), 1))))
# cat后：(b,2*c_,w,h) 返回cv4: (b,c2,w,h)
相对于其他类型的工具，渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法目标检测器（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%。
