在结合业务数据库里的公司部门芓段拼接where sql语句就可以了,几乎常用的行权限问题全搞定了例如下图
|
自从Redmon说他不在更新YOLO系列之后我┅度以为这么好用的框架就要慢慢淡入历史了,事实是我多虑了YOLOv4在使用YOLO Loss的基础上,使用了新的backbone并且集成了很多新的优化方法及模型策畧,如MosaicPANet,CmBNSAT训练,CIoU lossMish激活函数,label smoothing等等可谓集SoAT之大成,也实现了很好的检测精度和速度 这篇博客主要讨论YOLOv4中的backbone——-DarkNet,以及其实现的所必需的Mish激活函数结构和DarkNet。
开源项目YOLOv5相比YOLOv4有了比较夸张的突破成为了全方位吊打EfficientDet的存在,其特征提取网络也是-DarkNet
激活函数是为了提高网絡的学习能力,提升梯度的传递效率CNN常用的激活函数也在不断地发展,早期网络常用的有ReLULeakyReLU,softplus等后来又有了Swish,Mish等Mish激活函数的计算复雜度比ReLU要高不少,如果你的计算资源不是很够可以考虑使用LeakyReLU代替Mish。在介绍之前需要先了解softplus和tanh函数。
softplus激活函数的公式如下:
目前的普遍看法是平滑的激活函数允许更好的信息深入神经网络,从而得到更好的准确性和泛化