残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。从信息论的角度讲，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，Feature Map包含的图像信息会逐层减少，而ResNet的直接映射的加入，保证了 l+1 层的网络一定比 l 层包含更多的图像信息。原因：反向传播的时候的链式法则，越是浅层的网络，其梯度表达式可以展现出来连乘的形式，而这样如果都是小于1的，这样的话，

在目标检测算法中，训练出一个模型，想要知道这个模型的效果怎么样，主要是从模型的指标得出的，指标不仅在论文还是在自己学习的过程中，都是十分重要的，下边就来详细介绍一下指标的这个概念。

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下载预训练的ResNet50模型时遇到了SSL证书验证失败的问题，具体原因是证书密钥强度不足。这个问题通常发生在Python环境的SSL证书库没有正确配置或者使用的SSL版本不兼容所访问网站的证书时。手动点击报错的链接处，跳转到浏览器进行下载，下载后，将下载的文件放到代码的目录下就可以了。这个错误消息表明你在尝试从。

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1、使用教程前，请将电脑上的所有的Python卸载掉。再下载Anaconda，Anaconda这个软件里面就含有python。彻底删除python方法：1、计算机——属性——高级系统设置——环境变量2、查看电脑用户自己设计的环境变量，找到path也就是上边那一栏，双击path后的值，进入查看自己设置过的环境变量，删除掉和python相关的变量就可以了。

残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。从信息论的角度讲，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，Feature Map包含的图像信息会逐层减少，而ResNet的直接映射的加入，保证了 l+1 层的网络一定比 l 层包含更多的图像信息。原因：反向传播的时候的链式法则，越是浅层的网络，其梯度表达式可以展现出来连乘的形式，而这样如果都是小于1的，这样的话，

模型优点：YOLO检测速度非常快，标准版本的YOLO可以每秒处理45张图像，YOLO的极速版本可以每秒处理150帧图像，这就意味着该模型可以实时处理视频，在当时，准确率比它高的，速度没他快，速度比他快的，精度没他高。迁移能力强，能运用到其他新的领域。局限：1、YOLO对相互靠近的物体，以及很小的群体检测效果不好，因为只预测了98个框。假如一张图片有200个目标的话，根本检测不完。2、由于损失函数的

残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。从信息论的角度讲，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，Feature Map包含的图像信息会逐层减少，而ResNet的直接映射的加入，保证了 l+1 层的网络一定比 l 层包含更多的图像信息。原因：反向传播的时候的链式法则，越是浅层的网络，其梯度表达式可以展现出来连乘的形式，而这样如果都是小于1的，这样的话，