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Yolo系列-yolov3

YOLO-V3
这张图讲道理真的过分了！！！我不是针对谁，在座的各位都是
Yolo系列-yolov3_第1张图片终于到V3了，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测特征做的更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体
先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种
softmax改进，预测多标签任务
多scale
为了能检测到不同大小的物体，设计了3个scale
Yolo系列-yolov3_第2张图片
scale变换经典方法

左图：图像金字塔；右图：单一的输入；
Yolo系列-yolov3_第3张图片残差连接-为了更好的特征

Yolo系列-yolov3_第4张图片核心网络架构
Yolo系列-yolov3_第5张图片Yolo系列-yolov3_第6张图片
先验框设计

YOLO-V2中选了5个，这回更多了，一共有9种
1313特征图上：(116x90)，(156x198)，(373x326)2626特征图上：(30x61)，(62x45)，(59x119)
52*52特征图上：(10x13)，(16x30)，(33x23)
在这里插入图片描述
YOLO-V2中选了5个，这回更多了，一共有9种
Yolo系列-yolov3_第7张图片
softmax层替代

物体检测任务中可能一个物体有多个标签
logistic激活函数来完成，这样就能预测每一个类别是/不是
Yolo系列-yolov3_第8张图片

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     非常实用的java比较器，贴上代码： import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject; import net.sf.json.JsonConfig; i
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    高手们照旧忽略。 想弄个全天朝IP段数据库，找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段，copy到文件，用文件函数，字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件，直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。（生命在于折腾，也许你们觉得我傻X，直接下载人家弄好的导入不就可以，做自己的菜鸟，让别人去说吧） 当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
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    1.sublime text 3 => install package => Rust 2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages 3.mkdir rust 4.git clone https://github.com/sp0/rust-style 5.cd rust-style 6.cargo build --release 7.ctrl
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他