煤矿监管电子封条算法

煤矿监管电子封条算法基于yolov5网络模型深度学习框架，先进技术的创新举措，煤矿监管电子封条算法通过在现场运料运人井口、回风井口、车辆出入口等关键位置进行人员进出、人数变化和设备开停等情况的识别和分析。煤矿监管电子封条算法YOLO检测速度非常快。标准版本的可以每秒处理 45 张图像。这就意味着煤矿监管电子封条算法 YOLO 可以以小于 25 毫秒延迟，实时地处理视频。

煤矿监管电子封条算法是一种单阶段目标检测算法，煤矿监管电子封条算法在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：在煤矿监管电子封条算法模型训练阶段，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；Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，煤矿监管电子封条算法通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错。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；在目标检测领域，煤矿监管电子封条算法为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN+PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。

这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征（High-Level特征），而煤矿监管电子封条算法特征金字塔则自底向上传达强定位特征（Low-Level特征)，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。FPN+PAN借鉴的是18年CVPR的PANet，当时主要应用于图像分割领域，但Alexey将其拆分应用到Yolov4中，进一步提高特征提取的能力。

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)