打架斗殴行为识别算法

打架斗殴行为识别算法通过yolov7网络模型深度学习算法，打架斗殴行为识别算法对提取到的信息进行分析和比对，判断是否存在打架斗殴行为。打架斗殴行为识别算法一旦打架斗殴行为识别算法识别到打架斗殴行为，系统会立即生成预警信息，并通知相关管理人员采取应对措施。打架斗殴行为识别算法选择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，打架斗殴行为识别算法中用到的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%。

近年来，实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。例如，打架斗殴行为识别算法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；打架斗殴行为识别算法在 CPU 上使用的实时目标检测器的设计主要基于 MobileNet、ShuffleNet 或 GhostNet；为 GPU 开发的实时目标检测器则大多使用 ResNet、DarkNet 或 DLA，并使用 CSPNet 策略来优化架构。

打架斗殴行为识别算法YOLOv7 模型框架的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，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，打架斗殴行为识别算法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。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。