1. 看硬盘和分区的详细信息fdisk -l# 或者lsscsi2. 方法1：查看Media_Wearout_Indicatorsmartctl -a /dev/sda# 字段的含义=== START
原创
2022-07-08 11:53:26
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目录读取数据集损失函数和评价函数网络模型图预测 %matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
#对每个锚框进行类别预测
def cls_predictor(num_i
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2023-06-19 16:20:26
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SSD介绍SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种单阶多层的目标检测模型，因为SSD只进行了一次框的预测与损失计算，因此属于One-Stage范畴里的一种主流框架，目前仍被广泛应用。SSD从多个角度对目标检测做出了创新，结合了Faster-RCNN和YOLO各自的优点，使得目标检测的速度相比Faster-RCNN有了很大的提升，同时检测精度也与Faster-RCN
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2023-08-17 09:53:48
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一、 引言目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的目标算法主要分为两种类型：two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，
b.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD paper : https://arxiv.org/abs/1512.02325SSD eccv2016 slide pdf : http://do...
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2022-10-05 22:52:02
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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和分类概率的方法，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保持了很高的识别速度，还能把mAP提升到较高的水平。一、基本结构与原理原作者给了两种SSD结构，SSD 300和SSD 512，用于不同输入尺寸的图像识别。本文中以SSD 300为例，图1上
前言： SSD是经典的一阶目标检测网络框架，特点是速度快，网络简洁。主要思想：（1）数据增强，包括光学变换和几何变换（2）网络骨架，SSD在VGG基础上延伸了4个卷积模块（生成不同尺度的特征图）（3）PriorBox与多层特征图：在不同尺度设置预选框，分别检测不同大小物体（4）正、 负样本的选取与损失计算
一、背景当前深度学习通用目标检测框架分为两大类： SSD的出现是在16年，YOLOv1之后，YOLOv2之前，既然都是one-stage的算法，SSD的出现必然和YOLOv1比试一番。YOLOv1和SSD的主要区别就是，YOLOv1只利用了末端特征图信息，SSD则利用了最后几层特征图综合起来的信息，所以，从理论上说，SSD比YOLOv1的准确度必定更高。二、SSD算法是什么首先说明卷积的
DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
论文下载链接：
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Shen_DSOD_Learning_Deeply_ICCV_2017_paper.pdf
代码地址：
https://git
其实SSD的论文是在YOLOv2之前看的，但由于那时本人初识机器学习，还不了解基本概念，所以只是囫囵吞枣，没能理解得很透彻，于是今天重新拾起SSD，并编辑出一篇学习记录，希望对大家有所帮助。如果本文中某些表述或理解有误，欢迎各位大神批评指正。下面进入正题。论文原文中提到，作者提出的SSD算法比之前的YOLO算法更快、更精确，精确度可以媲美之前的Faster R-CNN。为了理解方便，本文将原论文中
自2014年RCNN论文发表之后，机器学习在目标检测领域得到了飞速发展，本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作的代码实现。SSD1. 网络结构论文中给出的网络结构图如下： 在SSD前向传递网络结构中，步骤为：添加backbone网络，即Resnet50的前几层网络添加额外6层特征提取网络计算损失所得结果后处理def forward(self, image, targets=None):
这几天准备对物体检测Mobilenet-SSD做一些了解以及在自己的数据集上进行训练，MobileNet-SSD网络的一部分是轻量级网络Mobilenet的引入，这一部分在网络中加入了可分离卷积部分，大大减小了模型的计算量，同时也缩小了模型大小，这一部分在后续的博客中会进行完善，在Mobilenet-SSD中，我们可以将其Mobilenet理
一、目标检测之SSDSSD: Single Shot MultiBox Detector论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325
论文代码：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow
二、SSD算法1、整体框架图1： 图2：算法步骤：1、输入一幅图片（300x300），将其输入到预训练好的分类网络中来获得不同大小的特征映射
SSD（Single Shot Detection）是一个流行且强大的目标检测网络，网络结构包含了基础网络（Base Network），辅助卷积层（Auxiliary Convolutions）和预测卷积层（Predicton Convolutions）。本文包含了以下几个部分：（1）理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念（2）SSD网络框架图（3）SSD网络中几个重要概念的详细解释（4）SS
使用opencv 加载训练好的SSD模型# 文件下载地址
# deploy.prototxt.txt：
# https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector
# res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel：
# https://github.com/Shiva4
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2023-06-07 16:03:48
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【SSD测试专题四】FOB Performance 与 SS PerformanceFOB性能测试FOB全称为Fresh Out-Of Box ,行业内通常叫空盘性能指标。如之前提到的SSD性能指标，消费级较为关注的顺序随机带宽， 随机IOPS，企业级还会关注的Latency，QOS等等，都会测试一个FOB作为参照。此时SSD内部FTL表未被打乱，测试时未 被打乱，后台GC等业务较小，性能表现也会
SSD(single shot multibox detector)SSD模型结构SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法是Wei Liu在ECCV 2016提出的一种(one-stage方法)目标检测模型，算法的主网络结构是VGG16。直接回归目标类别和位置(不需要候选框提取的过程)，是针对于卷积网络的结果进行处理在不同尺度的特征图上进行预测(比起two stag
由于公司最近需要上SSD，用于MySQL数据库服务器，以下针对单块480G SSD、接RAID卡240G SSD* 2 RAID0,以及与普通硬盘SATA硬盘以及SAS（raid10)做个比较： 480G SSD: INTEL SSDSC2BP480G4 SATA:WD6401AALS
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2023-06-20 10:00:18
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终于更新了，本篇是实现了SSD的tensorrt 推理【python版】。YOLOv4以及YOLOv5C++版的tensorrt推理可以看我之前的文章。SSD代码我这里是在b站up主Bubbliiiing的pytorch版SSD的基础上进行的实现。环境说明windows10cuda10.2cudnn8.2.1pytorch1.7tensorrt8.2.5.1python 3.7显卡：NVIDIA
# SSD人脸检测 pytorch
## 简介
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种用于目标检测的神经网络模型，它可以同时检测出图像中的多个目标，并且具有较快的检测速度。本文将介绍如何使用PyTorch实现SSD人脸检测，并提供代码示例。
## SSD原理
SSD是一种基于深度神经网络的目标检测算法。它通过在不同层次的特征图上应用一系列的卷积和池化操作
原创
2023-09-05 12:47:57
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