前言这边呢是参考的这位富土康一号质检员的兄弟的博客 点击跳转,进行的创建的,大家可以多多对照着进行paddledetection的使用 但使用的数据集和其不同,是自己标注了两天的数据集来做的,由于自己数据集和官方数据集的的不同,这里我会更加详细的介绍一下自己遇到的问题,和如何解决的.先放个大力(成果)图: 单张图片识别: 通过摄像头识别:来自官方的paddledetection简介: 飞桨推出的P            
                
         
            
            
            
            在使用TensorFlow Object Detection API训练ssd_mobilenet_v1_fpn_coco模型时报错Error: No variables to save下载预训练模型文件对应ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync_2018_07_03config文件ssd_mobi...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-03-09 14:33:07
                            
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            在使用TensorFlow Object Detection API训练ssd_mobilenet_v1_fpn_coco模型时报错Error: No variables to save下载预训练模型文件对应ssd_mobilenet_v1_fpn_shared_box_predictor_640x640_coco14_sync_2018_07_03config文件ssd_mobi...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            背景介绍基于“Proposal + Classification”的Object Detection 的方法,R-CNN系列(R-CNN、SPPnet、Fast R-CNN 以及Faster R-CN             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.vgg16的模型pool5之后接了3个全连接层,faster的vgg16模型只使用了pool5之前的层,也就是14层;ssd不一样,ssd用了fc6、fc7,但不是直接使用,而是改成了卷积层(具体是改成什么,不同版本的不一样,去看看liuwei的源代码)2.有300*300、512*512两种尺寸的ssd但看到这个代码 他这只有320,没有300为什么选择512?我个人觉得是因为可以被64或者            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SSD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-08-02 15:25:14
                            
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            http://www.clxp.net.cn/article.asp?id=2237
如何使用Intel SSD ToolBox来自动优化SSD回写盘? 
字体大小: 小 中 大 本文由:〖楚林〗撰写,发布于 2011-08-07。推荐度: | 被翻阅:6662次,有22人发表了看法。
 
  由于SSD硬盘的电子结构限制,导致它会有一些寿命和性能上的天生缺陷,不过这些都是相对而            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2011-11-19 12:19:19
                            
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            SSD: Single Shot MultiBox Detector   
   以下包含个人想法,可能有偏差  
  ssd大框架是基于Faster RCNN和YOLO   
  感觉作者是想得到Faster的精度,又想借鉴YOLO的框去提高速度. 
  算法概述本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。与faster rcnn相比,该算法没有生成 p            
                
         
            
            
            
            说明:这几篇文章是讲解SSD,从算法原理、代码到部署到rk3588芯片上的过程。环境均是TF2.2,具体的安装过程请参考网上其他的文章。一、SSD简介        SSD算法是一个优秀的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的密集抽样,抽样时采用不同尺度和长宽比,物体分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前有个关于解决SSD错误的博客,虽然针对错误贴出了解决方法还是有一群人没解决问题,有可能是不同的问题出现了相同的错误,那我这次直接自己重新复现一边吧,之前的找不到了,再贴下链接:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 环境:CUDA9.0、cudnn7.0.5、python3、pytorch1.1.0 其实这个项目的错误里面已经给出了你有可能遇到的重要错            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            4.1 总论MySQL 性能优化其实是个很大的课题,在优化上存在着一个调优金字塔的说法: 很明显从图上可以看出,越往上走,难度越来越高,收益却是越来越小的。 比如硬件和 OS 调优,需要对硬件和 OS 有着非常深刻的了解,仅仅就磁盘一项来说,一般非 DBA 能想到的调整就是 SSD 盘比用机械硬盘更好,但其实它至少包括 了,使用什么样的磁盘阵列(RAID)级别、是否可以分散磁盘 IO、是否使用裸            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    SSD主要由两大模块构成---主控和闪存介质。另外可选的还有Cache缓存单元。主控是SSD的大脑,承担着指挥、运算和协调的作用,具体表现在:前端实现标准主机接口与主机通信,接口包括SATA、SAS、PCIe等。中间层SSD固件运行FTL(Flash Translation Layer)算法。后端实现与            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            但作为一个计算机体系结构的研究生,在这些名词满天飞的时候,我的好奇心是抑制不住的,想一探这几样技术的究竟。本文不对某一特定事件进行点评,仅从技术角度分析对比一下这三种技术。就算是当做自己的技术储备+科普了。首先,这三种技术都是属于闪存(Flash Memory)的不同种类,区别主要在于控制器,接口标准以及更底层的 Flash 芯片标准。它们在电脑/手机等系统中的主要作用是作为存储设备(storag            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            自固态硬盘上市以来就一直一枝独秀,与机械硬盘相比较起来,固态硬盘更加抗摔,不像机械硬盘轻微碰撞就出现数据丢失的情况,而且使用的寿命也更长。但没有用不坏的硬件,所以固态硬盘也有坏了的时候,那么固态硬盘要坏了之前有什么征兆呢?想要了解的朋友就赶紧来看看吧。         一、没有办法访问或者运行缓慢  如果从固态硬盘写入或者读取时出现了错误信息,那么就代表磁盘出现了坏块,出现这种情况就很容易导致大型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景介绍基于“Proposal + Classification”的Object Detection 的方法,R-CNN系列(R-CNN、SPPnet、Fast R-CNN 以及Faster R-CNN),取得了非常好的结果,但是在速度方面离实时效果还比较远,在提高mAP的同时兼顾速度,逐渐成为 Object Detection未来的趋势。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SSD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            SSD固态硬盘主控技术固态硬盘(Solid State Disk或Solid State Drive,简称SSD),又称固态驱动器,是用固态电子存储芯片阵列制成的硬盘。固态硬盘,因为台湾的英语里把固体电容称为Solid而得名。SSD由控制单元和存储单元(FLASH芯片、DRAM芯片)组成。固态硬盘在接口的规范和定义、功能及使用方法上与普通硬盘的完全相同,在产品外形和尺寸上基本与普通硬盘一致(新兴的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第一章 SSD综述SSD(Solid State Drive)固态硬盘,以半导体闪存(NAND Flash)作为介质的存储设备。主要由:主控,内存,缓存芯片DRAM,PCB(电源芯片,电阻,电容等),接口(SATA,SAS,PCIe等)。主体为PCB。存储介质:1. 光学存储介质:DVD,CD等光盘介质,靠光驱等主机读取或写入。2. 磁性存储介质:HDD。3. 半导体芯片存储介质:SSD。主要是:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SSD简介概念SSD(Solid State Drive),即固态硬盘,是一种以半导体闪存(NAND FLASH)为介质的存储设备。 SSD组成SSD主要部件为控制器和存储芯片,SSD硬件包括主控,闪存 ,缓存芯片DRAM(可选),PCB(电源芯片,电阻,电容等),接口(SATA, PCIE等),其主体就是一块PCB。 从软件角度看SSDSSD内部运行固件(Firmware)负            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越)在VOC2007上,SSD300比Faster R-CNN的FPS高了6.6倍在VOC2007上,SSD3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-19 16:23:30
                            
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