0. 引言0.1 代码来源代码来源:https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/PyTorch/Detection/SSD0.2 代码改动NVIDIA复现代码中有很多前沿新技术(tricks),比如NVIDIA DALI模块,该模块可以加速数据读取和预处理。注意,虽然NVIDIA复现了该代码,但相关人员对代码进行了修改
转载 2024-03-03 15:54:53
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SSD是YOLO之后又一个引人注目的目标检测结构,它沿用了YOLO中直接回归 bbox和分类概率方法,同时又参考了Faster R-CNN,大量使用anchor来提升识别准确度。通过把这两种结构相结合,SSD保持了很高识别速度,还能把mAP提升到较高水平。一、基本结构与原理原作者给了两种SSD结构,SSD 300和SSD 512,用于不同输入尺寸图像识别。本文中以SSD 300为例,图1上
转载 2023-10-08 10:10:26
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基础VGG结构SSD采用VGG16作为基础网络,并在其基础上做了一些改动,如下图所示。输入图像经过预处理后大小固定为300×300,首先经过VGG16网络前13个卷积层,然后利用两个卷积Conv 6与Conv 7取代了原来全连接网络,进一步提取特征。与原来VGG16网络结构相比,主要改动在这三个方面:使用两个卷积模块Conv 6与Conv 7取代了原来全连接网络。原始VGG 16
在DB-Engines Ranking榜单上,Oracle、MySQL和SQL Server前三地位仍是不可撼动。作为一家专注于NVMe SSD设计研发厂商,Memblaze关注是NVMe SSD在数据库中应用及系统优化。近日召开DTCC2019上,Memblaze产品部朱磊演讲就围绕着MySQLDoublewrite原理以及PBlaze5优化方案展开。成为系统瓶颈Doubl
什么是SSDSSD简述前言一. SSD组成二. SSD存储介质存储介质按材料不同可分为三大类:光学存储介质、半导体存储介质和磁性存储介质三. SSD接口形态固态硬盘有SATA 3.0接口、MSATA接口、M.2接口、PCI-E接口、U.2接口五种类型。三. SSD闪存颗粒分类闪存颗粒分为SLC(单层单元)、MLC(多层单元)、TLC(三层单元)、QLC(四层单元)和PLC(五层单元) 前言SS
Ceph是一个分布式存储系统,它允许用户将大量存储资源整合到一个集群中,并提供高扩展性和可靠性。而SSD(固态硬盘)作为一种新型存储设备,具有高速、低延迟和高耐久性优点,被越来越多企业用于存储工作负载。 在使用Ceph时如何结合SSD,是一个值得研究问题。下面将介绍一些Ceph使用SSD方式: 1. **作为Journal设备** 在Ceph集群中,OSD节点需要存储数据和元数据
原创 2024-03-04 11:44:59
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Ceph是一种开源分布式存储系统,被广泛用于构建大规模存储基础设施。随着存储需求不断增长,用户对于更高性能和更低延迟需求也在不断提升。因此,使用SSD固态硬盘来优化Ceph存储系统已经成为一种常见做法。 SSD固态硬盘相比传统机械硬盘具有更快读写速度和更低访问延迟,这使得其在提升存储系统性能方面有着明显优势。而Ceph作为一种分布式存储系统,对于存储节点之间通信和数据传输速度
原创 2024-03-21 09:06:47
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# Python SSD:简单优雅目标检测 随着计算机视觉技术不断进步,目标检测成为了一个热门研究方向。其中,SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种广泛使用目标检测方法,因其高效性和准确性在许多实际应用中得到了成功应用。本文将介绍如何使用Python实现SSD,并配以代码示例,以帮助你理解这一概念。 ## 什么是SSDSSD是一种单阶段目标检
原创 2024-09-27 06:29:15
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又看了一遍代码之后,SSD思路真的是简单粗暴呀。(新增DSSD模型结构,见本文最后)1、数据增强方式:转换为浮点数 -> boxes要乘以原图w和h -> 随机distort像素值 -> 随机扩充图像,扩充部分使用均值代替-> 随机裁剪(设置gt_box与crop_rect之间最小IoU,只保留gt_box中心落在crop_rect之间,最后再取最大
=======================================================================SSD 特性 1、随机读能力非常好,连续读性能一般,但比普通 SAS 磁盘好; 2、不存在磁盘寻道延迟时间,随机写和连续写响应延迟差异不大。 3、erase-before-write 特性,造成写入放大,影响写入性能; 4、写磨损特性,采用 Wear
说明:这几篇文章是讲解SSD,从算法原理、代码到部署到rk3588芯片上过程。环境均是TF2.2,具体安装过程请参考网上其他文章。一、SSD简介        SSD算法是一个优秀one-stage目标检测算法。能够一次就完成目标的检测和分类过程。主要是的思路是利用CNN提前特征之后,在图像上进行不同位置密集抽样,抽样时采用不同尺度和长宽比,物体分
使用orion测试SSD性能   测试工具orion,版本V10ORION是Oracle提供IO测试工具,这个工具可以在不安装Oracle软件情况下模拟OracleIO操作,从而可以预估部署数据库之后系统性能。   为了使得过程自动化,特意写了下面的脚本。 #!/bin/bash# Author John.WangDISK_TYPE=$1NUM_DISK
原创 2010-06-03 16:06:24
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Ceph 是一种开源分布式存储系统,它可以提供高性能、高可用性和可扩展性存储解决方案。在 Ceph 集群中,一些关键因素可以显著影响系统性能和可靠性,其中一个重要因素是存储设备选择和配置。 在 Ceph 集群中使用 SSD(固态硬盘)作为存储设备可以带来许多好处。相比于传统机械硬盘,SSD 具有更快读写速度、更高可靠性和更低能耗。因此,使用 SSD 可以显著提升 Ceph 集
原创 2024-02-27 12:01:57
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# MySQL使用SSD优化科普文章 ## 引言 随着科技进步,数据存储方式不断演变,固态硬盘(SSD)逐渐取代传统机械硬盘(HDD)成为主流存储介质。SSD速度极快,减少了读取延时,这对于数据库管理系统(DBMS)尤其重要。本文将探讨如何通过SSD实现MySQL性能优化,并提供相关代码示例和状态图。 ## SSD优势 SSD相较于传统HDD具有以下几个显著优势: 1. **
原创 2024-10-16 06:24:58
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SSD(Single Shot MultiBox Detector) 算法借鉴了Faster RCNN与YOLO思想,在一阶段网络基础上使用了固定框进行区域生成,并利用了多层特征信息,在速度与检测精度上都有了一定提升。1. SSD算法流程 SSD算法流程如上图,输入图像首先经过VGG基础网络,在此之上又增加了几个卷积层,然后利用3×3卷积核在6个大小与深浅不同特征层上进行预
# Python SSD测试:全面解析与实际应用 在计算机科学领域,Python是一种广泛使用编程语言。其简单语法和强大库支持使其在数据科学、机器学习和系统测试等多个领域备受欢迎。本文将探索PythonSSD(Solid State Drive)测试方法,并通过代码示例来实现相关功能。此外,我们还将使用Mermaid语法绘制序列图和关系图,以更好地理解SSD测试过程及其数据结构。
原创 8月前
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损失函数✔️ SSD损失函数包括两部分加权:位置损失函数 L_loc置信度损失函数 L_conf整个损失函数为: 其中:N 是先验框正样本数量;c 为类别置信度预测值;l 为先验框所对应边界框位置预测值;g 为ground truth位置参数。1.对于位置损失函数针对所以正样本,采用 Smooth L1 Loss ,位置信息都是 encode 之后信息。2. 对于置信度损失函数:首
先验框生成✔️ SSD从Conv4_3开始,一共提取了6个特征图,其大小分别为 (38,38),(19,19),(10,10),(5,5),(3,3),(1,1),但是每个特征图上设置先验框数量不同。✔️ 先验框设置,包括尺度(或者说大小)和长宽比两个方面。对于先验框尺度,其遵守一个线性递增规则: 随着特征图大小降低,先验框尺度线性增加: 其中:m指特征图个数,但是为5,因为第一层(Conv
近年来,SSD发展极为迅速,整个行业发生了不少变化,比如新接口、新标准以及新NAND,都要求我们重新适应。但现在还有很多朋友对固态硬盘不是很了解,选购固态硬盘时不是看价格和容量,就是看最大读写速度,对于其他隐性功能完全不在乎,购买后才追悔莫及,所以今天就为大家全面科普一下固态硬盘相关知识,让大家购买时做到心中有数,按需选择。首先还是从SSD结构来说起,SSD最基本组成部件分为:主控芯片、闪存
买过固态硬盘、机械硬盘、移动硬盘一直没深入研究过,参考了网上几篇帖子做个大致总结,文末附有链接。固态硬盘(SSD)简介固态驱动器(Solid State Disk或Solid State Drive,简称SSD),俗称固态硬盘。基于闪存固态硬盘是固态硬盘主要类别,其内部构造十分简单,固态硬盘内主体其实就是一块PCB板( Printed Circuit Board,印刷线路板),而这块PCB板上
转载 2023-12-25 06:33:18
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