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Yolo意思是You Only Look Once它并没有真正的去掉候选区域而是创造性的将候选区和目标分类合二为一看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测具体而言是将原始图像划分为 7x749 个网格grid每个网格允许预测出2个边框bounding box包含某个对象的矩形框总共 49x298 个bounding box。我们将其理解为98个预测区很粗略的覆盖了图片的整个区域就在这98个预测区中进行目标检测。
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
输入端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、自适应图片缩放基准网络融合其它检测算法中的一些新思路主要包括Focus结构与CSP结构Neck网络目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层Yolov5中添加了FPNPAN结构Head输出层输出层的锚框机制与YOLOv4相同主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。 Adapter接口定义了如下方法
public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)
Adapter表示一个数据源这个数据源是有可能发生变化的比如增加了数据、删除了数据、修改了数据当数据发生变化的时候它要通知相应的AdapterView做出相应的改变。为了实现这个功能Adapter使用了观察者模式Adapter本身相当于被观察的对象AdapterView相当于观察者通过调用registerDataSetObserver方法给Adapter注册观察者。
public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)
通过调用unregisterDataSetObserver方法反注册观察者。
public abstract int getCount () 返回Adapter中数据的数量。
public abstract Object getItem (int position)
Adapter中的数据类似于数组里面每一项就是对应一条数据每条数据都有一个索引位置即position根据position可以获取Adapter中对应的数据项。
public abstract long getItemId (int position)
获取指定position数据项的id通常情况下会将position作为id。在Adapter中相对来说position使用比id使用频率更高。
public abstract boolean hasStableIds ()
hasStableIds表示当数据源发生了变化的时候原有数据项的id会不会发生变化如果返回true表示Id不变返回false表示可能会变化。Android所提供的Adapter的子类包括直接子类和间接子类的hasStableIds方法都返回false。
public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)
getView是Adapter中一个很重要的方法该方法会根据数据项的索引为AdapterView创建对应的UI项。
