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Yolo模型采用預(yù)定義預(yù)測(cè)區(qū)域的方法來完成目標(biāo)檢測(cè),具體而言是將原始圖像劃分為 7x7=49 個(gè)網(wǎng)格(grid),每個(gè)網(wǎng)格允許預(yù)測(cè)出2個(gè)邊框(bounding box,包含某個(gè)對(duì)象的矩形框),總共 49x2=98 個(gè)bounding box。我們將其理解為98個(gè)預(yù)測(cè)區(qū),很粗略的覆蓋了圖片的整個(gè)區(qū)域,就在這98個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。

在YOLO系列算法中,針對(duì)不同的數(shù)據(jù)集,都需要設(shè)定特定長(zhǎng)寬的錨點(diǎn)框。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段,模型在初始錨點(diǎn)框的基礎(chǔ)上輸出對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)框,計(jì)算其與GT框之間的差距,并執(zhí)行反向更新操作,從而更新整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),因此設(shè)定初始錨點(diǎn)框也是比較關(guān)鍵的一環(huán)。在YOLOv3和YOLOv4檢測(cè)算法中,訓(xùn)練不同的數(shù)據(jù)集時(shí),都是通過單獨(dú)的程序運(yùn)行來獲得初始錨點(diǎn)框。

public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)?
Adapter表示一個(gè)數(shù)據(jù)源,這個(gè)數(shù)據(jù)源是有可能發(fā)生變化的,比如增加了數(shù)據(jù)、刪除了數(shù)據(jù)、修改了數(shù)據(jù)AdapterView相當(dāng)于觀察者,通過調(diào)用registerDataSetObserver方法,給Adapter注冊(cè)觀察者。

public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)?
通過調(diào)用unregisterDataSetObserver方法,反注冊(cè)觀察者。

public abstract int getCount ()?
返回Adapter中數(shù)據(jù)的數(shù)量。

public abstract long getItemId (int position)?
獲取指定position數(shù)據(jù)項(xiàng)的id,通常情況下會(huì)將position作為id。在Adapter中,相對(duì)來說,position使用比id使用頻率更高。

public abstract boolean hasStableIds ()?
hasStableIds表示當(dāng)數(shù)據(jù)源發(fā)生了變化的時(shí)候,原有數(shù)據(jù)項(xiàng)的id會(huì)不會(huì)發(fā)生變化,如果返回true表示Id不變,返回false表示可能會(huì)變化。Android所提供的Adapter的子類(包括直接子類和間接子類)的hasStableIds方法都返回false。

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URL標(biāo)題:http://jinyejixie.com/article46/cceseg.html

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