Darknet_Yolov3模型搭建 YOLO(You only look once)是目前流行的目标检测模型之一,目前最新已经发展到V3版本了,在业界的应用也很广泛.YOLO的特点就是"快",但由于YOLO对每个网格只预测一个物体,就容易造成漏检,对物体的尺度相对比较敏感,对于尺度变化较大的物体泛化能力较差.YOLO的基本原理是:首先对输入图像划分成7x7的网格,对每个网格预测2个边框,然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口,最后再使用边框合并的方式去除冗余窗口,得出检测结果,如下图…
一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值…