怎样安装微信小程序,网站优化外包找谁,上海做企业网站,商城网站开发技术有哪些目标检测在功能上一直是涵盖了图像分类的，其包含目标切片检测，目标切片分类。由于某些原因，需要将目标检测的功能退化为检测，忽略其切片分类，使用外部的分类模型。然而这样操作会使得其与原始的部署代码不兼容，为此博主实现将图像分类模型嵌入到目标检测中，并实现端到端…目标检测在功能上一直是涵盖了图像分类的，其包含目标切片检测，目标切片分类。由于某些原因，需要将目标检测的功能退化为检测，忽略其切片分类，使用外部的分类模型。然而这样操作会使得其与原始的部署代码不兼容，为此博主实现将图像分类模型嵌入到目标检测中，并实现端到端的部署。
这里以ppyoloe模型为改造案例，关于图像分类模型可以使用任意PaddleClas支持的模型。关于构造PaddleClas模型可以查阅 paddle 54 从PaddleClas2.5初始化模型用于迁移学习(LeViT、ReXNet、EfficientNet等)
1、python中的全局变量
这里是因为图像分类模型只能嵌入到PPYOLOEHead中，然而在PPYOLOEHead中只能获取到neck输入的特征图，缺失原始输入的图像。而图像分类模型需要使用原始的图像数据，故而需要将输入图像构造为全局变量。如不关心理论部分可以跳过本章节。
1.1 全局变量的基本使用
在通常情况下通过使用关键字 global 来声明全局变量，具体如下所示。通过以下方式实现的全局变量，只能在同一个文件内使用，不支持跨模块使用。
myVar = 'hello python - global'
def myFunction
