tensorflow-yolov4实施方法 tensorflow-yolov4-tflite YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 文献链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 代码链接:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功…

ASAP是SAP公司为使R/3项目的实施更简单.更有效的一套完整的快速实施方法.ASAP优化了在实施过程中对时间.质量和资源的有效使用等方面的控制.它是一个包括了使得项目实施得以成功所有基本要素的完整的实施方法,主要包括:ASAP路线图.SAP工具包.SAP技术支持和服务.SAP培训和SAP参考模型. ASAP路线图 ASAP提供了面向过程的,清晰和简明的项目计划,在实施R/3的整个过程中提供一步一步的指导.路线图共有五步,包括项目准备.业务蓝图.实现过程.最后准备.上线与技术支持. 具体每个阶…

参见这篇博客 tensorflow里面用于改变图像大小的函数是tf.image.resize_images(image, (w, h), method):image表示需要改变此存的图像,第二个参数改变之后图像的大小,method用于表示改变图像过程用的差值方法.0:双线性差值.1:最近邻居法.2:双三次插值法.3:面积插值法.…

最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释 冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型的finetuning等场景.例如:我们在其他数据上训练了一个resnet152模型,然后希望在目前数据上做finetuning,一般来讲,网络的前几层卷积是用来提取底层图像特征的,因此可以对前3个卷积层进行冻结,不改变其…

一.影响ERP实施的因素 1.企业自身管理和认识上的问题.在ERP实施过程中没有用变革管理的理念和方法来策划和管理ERP的实施是导致ERP失败的主要原因. ERP作为一种管理工具他的实施本身就是操作手段的变革.操作手段的变革必然要引起包括管理模式的变革.作业手段的变革.工作关系的变革及其观念的变革在内的全方位变革.没有这些改革的支持和配合,这种新的操作手段就会被抵制而导致ERP实施的失败.没有这些ERP实施成功只是例外. 2.缺乏整体的规划和实施步骤.企业不能为了上ERP而上ERP,主要是看能否…

480  pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 481  virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow 482  cd ~/tensorflow 483   source bin/activate 484  pip install --upgrade <$url_to_binary.whl> 485 …

官网API是这么说的 This operation outputs a Tensor that holds the new value of 'ref' after the value has been assigned. This makes it easier to chain operations that need to use the reset value. 该操作输出一个tensor.当委派结束后,ref就会有新的值value.就是把value值赋值给ref 使用: A = tf.…

YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 链接地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet darknet链接地址:http://pjreddie.com/darknet…

神经网络的优化方法: 1.学习率的设置(指数衰减) 2.过拟合问题(Dropout) 3.滑动平均模型(参数更新,使模型在测试数据上更鲁棒) 4.批标准化(解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散,爆炸等) 一.学习率的设置----指数衰减方法 通过指数衰减的方法设置GD的学习率.该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解,又可保证模型在训练后期不会有太大的波动,从而更加接近局部最优. 学习率不能过大,可能让参数在极值两侧波动,不能过小,训练时间会过长. TensorFlow提供的方法:tf.…

在TensorFlow的优化器中, 都要设置学习率.学习率是在精度和速度之间找到一个平衡: 学习率太大,训练的速度会有提升,但是结果的精度不够,而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况. 学习率太小,精度会有所提升,但是训练的速度慢,耗费较多的时间. 因而我们可以使用退化学习率,又称为衰减学习率.它的作用是在训练的过程中,对学习率的值进行衰减,训练到达一定程度后,使用小的学习率来提高精度. 在TensorFlow中的方法如下:tf.train.exponential_decay(),该方法的参数如下…