在YOLOv3中作者决定使用sigmoid函数取代，原因是softmax假设类之间都是互斥的，例如属于“Person”就不能表示属于“Woman”，然而很多情况是这个物体既是“Person”也是“Woman”。
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Yolo系列采用了one-stage的识别方案，故名思意，就是一个阶段，图像进来之后，卷积提取特征，到和labels计算损失，他就一个阶段。
yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score(目标存在可能性得分)最高的那一个。
YOLOv3 使用逻辑回归为每个边界框都预测了一个分数 objectness score，打分依据是预测框与物体的重叠度。如果某个框的重叠度比其他框都高，它的分数就是 1，忽略那些不是最好的框且重叠度大于某一阈值（0.5）的框。
在照片应用内点击需要提取文字的图片。如图。选择右下方的文档识别图标。如图。长按图片中需要提取的文字。如图。选择拷贝的选项即可。如图。
首先在苹果手机主界面上面找到【备忘录】功能应用并点击。进入备忘录点击手机屏幕右下角的【新建标识】新建备忘录。新建完成备忘录之后，点击备忘录最下方【添加】选项按钮。
生成自己的二维码之后，长按图片，然后点击“保存到手机”。然后退出，进入微信聊天界面，然后点击右上角的+号，然后点击扫一扫。
TensorFlow：TensorFlow是一个流行的深度学习框架，其中包括许多用于人脸识别和人脸检测的预训练模型。PyTorch：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，其中包括许多用于人脸识别和人脸检测的预训练模型。
TensorFlow Serving 是一个针对机器学习模型的灵活、高性能的服务系统，专为生产环境而设计。本节实验将使用 TensorFlow Serving 部署 MobileNetV2 模型，并通过两种方法访问 TensorFlow Serving 服务进行图像识别。
收集图像数据。这些数据应该包含所需的分类或目标的图像样本，以及不属于该分类或目标的图像样本。对图像进行预处理，以提取有用的特征。例如，可以使用某些算法对图像进行滤波、降噪或增强。
1、首先在打开的iPhone手机主页中，点击设置，如下图所示。然后在打开的设置界面中，找到相机选项进入，如下图所示。接着在打开的页面中，找到并将显示检测到的文本后面的开关打开，如下图所示。
2、先将需要进行文字识别的图片保存在手机里，然后在应用市场里找到OCR文字识别。将其运行在文字识别的页面有图片识别和拍照识别，在此选择图片识别。
3、首先在苹果手机主界面上面找到【备忘录】功能应用并点击。进入备忘录点击手机屏幕右下角的【新建标识】新建备忘录。新建完成备忘录之后，点击备忘录最下方【添加】选项按钮。
4、，QQ扫一扫。百度输入法在一些人的手机里并不是默认的，很多人都找不到文字扫描。别担心，我们可以在QQ里打开扫描。我们也可以把书上的字扫描出来，扫描后复制成电子文件。微信小程序。
5、方法如下：第一步：打开苹果照片的按钮，在图片的下方点击“文字识别”图标。第二步：在新的页面，长按文字进行选择。第三步：点击上方的拷贝选项即可。首先在打开的iPhone手机主页中，点击设置，如下图所示。
6、iphone扫描图片转文字的方法如下：工具／原料：iPhone1iOS1本地设置15。打开手机设置，点击相机选项。打开【实况文本】右侧的开关。开启后，点击图片右下角的文本图标，选中文本即可识别。
