登高不系安全带自动识别

登高不系安全带自动识别采用yolov8深度学习算法框架模型，登高不系安全带自动识别能够自动检测和识别登高作业人员是否佩戴安全带，过滤其他类似物体的干扰。登高不系安全带自动识别发现有人员未佩戴安全带，将立即触发预警。根据YOLO的设计，登高不系安全带自动识别算法输入图像被划分为 7x7 的网格（grid），输出张量中的 7x7 就对应着输入图像的 7x7 网格。或者我们把 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量，也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。登高不系安全带自动识别在进行模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。

登高不系安全带自动识别YOLOv8 框架模型的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，登高不系安全带自动识别基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求

Backbone:骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 登高不系安全带自动识别 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。

Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）登高不系安全带自动识别换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free

Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)

Train:登高不系安全带自动识别训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度。

现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而登高不系安全带自动识别采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，登高不系安全带自动识别 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。