由于水平时间有限，只是贴上我自己的解决过程，具体问题的原因和解决原理等以后学到了再补上
是在运行（keras）yolov3特定目标检测&自己图片做训练集这个模型中的
“使用python yolo_video.py --image运行，识别图片，然后键入路径文件名开始识别”
这一步时，在网上找了一张图片
报错 TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given)
在网上找到了这个帖子解决yolo检测时报错：TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given)里面提到了输入图像是灰度或者RGB会对运行有影响，于是又找了这么一张
再次运行，正常。
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：keras跑yolov3模型报错2“TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given)” - Python技术站
本文主要参考：https://blog.csdn.net/qingzhuochenfu/article/details/51187603 前提：Keras是Python语言中基于原始深度学习框架Tensorflow或Theano的封装框架。如果准备使用Keras首先必须准备安装Tensorflow或Theano，我安装的是TensorFlow CPU…
前面的教程里我们使用的网络都属于前馈神经网络。为什么叫前馈是整个网络是一条链（回想下gluon.nn.Sequential），每一层的结果都是反馈给下一层。这一节我们介绍循环神经网络，这里每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐藏状态，给当前层在处理下一个样本时使用。下图展示这两种网络的区别。 循环神经网络的这种结构使得它适合处理前后有依赖关系的样本。我们拿…
bias–variance tradeoff 通过机器学习，我们可以从历史数据学到一个\(f\)，使得对新的数据\(x\)，可以利用学到的\(f\)得到输出值\(f(x)\)。设我们不知道的真实的\(f\)为\(\overline{f}\)，我们从数据中学到的\(f\)为\(f^{*}\)，实际上\(f^{*}\)是\(\overline{f}\)的一个估计…
机器学习是一种数据分析方法，它使用算法和统计模型来识别数据中的模式并自动优化模型以最好地拟合数据集。机器学习的目标是利用已知数据来开发通用规则，以用于未来未知数据的预测和决策。 预测模型则是一种应用机器学习和人工智能算法的工具，用于预测目标变量的值。预测模型一般是基于历史数据构建，利用数据分析方法和模型算法，学习数据中的模式和规律，得出对未来值的预测。因此，…
使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型，需要的时候直接调用，不再重新训练 一、保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例。添加： file_path=”MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5″ tensorboard = TensorB…
参考 https://blog.csdn.net/weixin_42401701/article/details/80820778 和 https://www.cnblogs.com/lllcccddd/p/10661966.html 一些相关的命令 conda update -n base conda # 更新 conda conda config –…
使用常规深度神经网络到脉冲神经网络转换方法应用于脉冲神经网络域时，性能下降的很多，深入分析后提出了可能的解释：一是来自逐层归一化的效率低，二是用于leaky-ReLU函数的负激活缺乏表示。 1.前言 在过去的十年中，深度神经网络(DNNs)在各种应用中表现出显著的性能。当我们试图解决更艰难和最新的问题时，对计算和电力资源的需求增加已经成为不可避免的。 …
微信扫一扫 
支付宝扫一扫