青岛知名网站建设哪家好,写软文的平台有哪些,制作礼品袋图片,手机直播网站开发考生作弊行为分析系统利用pythonyolo系列网络模型算法框架#xff0c;考生作弊行为分析算法利用图像处理和智能算法对考生的行为进行分析和识别#xff0c;经过算法服务器的复杂计算和逻辑判断#xff0c;算法将根据考生行为的特征和规律#xff0c;判定是否存在作弊行为。…考生作弊行为分析系统利用pythonyolo系列网络模型算法框架考生作弊行为分析算法利用图像处理和智能算法对考生的行为进行分析和识别经过算法服务器的复杂计算和逻辑判断算法将根据考生行为的特征和规律判定是否存在作弊行为。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。
Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言它很快就变得非常流行主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想而不会降低可读性。与C / C等语言相比Python速度较慢。也就是说Python可以使用C / C轻松扩展这使我们可以在C / C中编写计算密集型代码并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处首先代码与原始C / C代码一样快因为它是在后台工作的实际C代码其次在Python中编写代码比使用C / C更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C实现的Python包装器。
目标检测架构分为两种一种是two-stage一种是one-stage区别就在于 two-stage 有region proposal过程类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片就能输出结果。YOLO的结构非常简单就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接从网络结构上看与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别最大的差异是输出层用线性函数做激活函数因为需要预测bounding box的位置数值型而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。 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。
