SVM（support vector machine）支持向量机：线性分类：先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样：这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的，比如，三维的超平面是面。但是有个问题：上述两种超平
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2024-07-30 20:45:11
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SSD是一个利用多尺度特性的目标检测网络，特征提取部分使用VGG backbone，后面作者又添加了多尺度feature maps，并从这些feature maps上的固定位置处划分bounding box，对这些box进行分类和边框尺寸回归达到目标检测目的。总体架构：VGG16特征提取，注意 这里对最后的全连接层进行了修改多尺度特征层拓展边框分类和回归预备知识：VGG16的创建方式参考Pytor
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2023-10-28 09:36:16
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# PyTorch SSD代码实现：快速入门
在计算机视觉领域，物体检测任务已成为一个重要的研究方向。单阶段检测器（如SSD - Single Shot MultiBox Detector）因其高效性而受到广泛的关注。本文将介绍SSD的基本概念，并提供一个简单的PyTorch代码实现示例。
## 什么是SSD？
单阶段多框检测器（SSD）是一种实时目标检测框架，通过在图像的不同尺度上进行卷积
本篇博客是我学习()博主写的pytorch的ssd的博客后写的，大家可以直接去看这位博主的博客(/article/details/104981486)。这位博主在b站还有配套视频，这位博主的在GitHub的源代码(https://github.com/bubbliiiing/ssd-pytorch)。 这里使用的代码来自链接，大家可以去下载这位大佬弄的pytorch版ssd的源码第一篇：ssd基本
又看了一遍代码之后，SSD的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要乘以原图的w和h -> 随机distort像素值 -> 随机扩充图像，扩充的部分使用均值代替-> 随机裁剪(设置gt_box与crop_rect之间的最小IoU，只保留gt_box中心落在crop_rect之间的，最后再取最大
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2023-12-18 23:40:17
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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复现的代码中有很多前沿的新技术（tricks），比如NVIDIA DALI模块，该模块可以加速数据的读取和预处理。注意，虽然NVIDIA复现了该代码，但相关人员对代码进行了修改
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2024-03-03 15:54:53
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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匹配的Python实现
## 引言
在计算机视觉领域，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种流行的物体检测算法。它的最大优势在于可以在单次前向传播中完成多种类的物体定位与识别，因此具有较快的速度和相对较高的精度。本文将介绍SSD的基本原理，以及使用Python实现的步骤和示例代码，帮助你更好地理解这一算法。
## SSD的基本原理
SSD通过在
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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2023-11-10 00:27:21
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stat --- 解析 stat结果 stat 模块定义了一些用于解析 os.stat(), os.fstat() 和 os.lstat() (如果它们存在) 输出结果的常量和函数。 有关 stat(), fstat() 和 lstat() 调用的完整细节，请参阅你的系统文档。 在 3.4 版更改: stat 模块是通过 C 实现来支持的。stat 模块定义了以下函数来检测特定文件类型：s
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2023-10-08 16:47:44
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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
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2023-10-08 10:10:26
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最近在准备学习PyTorch源代码，在看到网上的一些博文和分析后，发现他们发的PyTorch的Tensor源码剖析基本上是0.4.0版本以前的。比如说：在0.4.0版本中，你是无法找到a = torch.FloatTensor()中FloatTensor的usage的，只能找到a = torch.FloatStorage()。这是因为在PyTorch中，将基本的底层THTensor.h THSto
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2024-08-21 10:41:44
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SSD目标检测（Single Shot MultiBox Detector）（一）1. SSD目标检测概述1.1 SSD的套路SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是大神Liu Wei在2015年发表的惊世之作（至少笔者这么认为，也是为什么先讨论SSD的原因）。 SSD提供300*300和512*512两个尺度的检测。与前辈Faster R-CNN一样，都是采用了R
之前写的一篇SSD论文学习笔记因为没保存丢掉了，然后不想重新写，直接进行下一步吧。SSD延续了yolo系列的思路，引入了Faster-RCNN anchor的概念。不同特征层采样，多anchor. SSD源码阅读 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflowssd_vgg_300.py为主要程序。其中ssd_net函数为定义网络结构。先简单解释下SSD是如何
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2024-05-19 08:14:28
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pytorch代码链接：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch总的框架图如下：一. ssd.py及其相关函数类1. VGGSSD 使用了VGG16(D)卷积部分（5层卷积，一般标记为Conv5）作为基础网络，后面加了 1024 × 3 × 3、1024 × 1 × 1 两个卷积层，这两个卷积层后都有 RELU 层。对应的网络结构如下图，红线以上部分是VGG
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2023-10-14 21:39:15
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SSD算法进行总结， 并介绍多个基于SSD的改进算法。 1. 审视SSD 实现了一个较为优雅、 简洁的物体检测框架， 使用了一阶网络即完成了物体检测任务， 达到了同时期物体检测的较高水平。 总体上，SSD主要有以下3个优点：由于利用了多层的特征图进行预测， 因此虽然是一阶的网络， 但在某些场景与数据集下， 检测精度依然可以与Faster RCNN媲美。一阶网络的实现， 使得其检测速度可以超过同时期
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2023-10-17 11:36:46
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种广泛应用于目标检测中的深度学习模型，而PyTorch作为一个灵活且高效的深度学习框架，为实现SSD提供了良好的支持。在此博文中，我将详细记录如何在PyTorch中解决SSD相关的问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化等方面。
### 环境准备
在实现SSD时，首先需要确保你的开发环境符合特定的
命令描述1. 基础命令1.1 为页地址模式设置列低半字节的开始地址（00h~0Fh） 这个命令专门为8位列地址的低半字节设置以通过页地址模式显示RAM中的数据。而每一个数据使用后列地址会自动增加。请参考表格9-1的部分以及1.3的部分来了解详细情况。1.2&
# 使用奇异谱分解（Singular Spectrum Decomposition, SSD）进行时间序列分析
在进行时间序列分析时，奇异谱分解（SSD）是一种强大的工具。它能够有效地从时间序列中提取出潜在的信号成分，例如趋势、季节性以及噪声。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python实现奇异谱分解的过程。
首先，让我们看一下实现SSD的基本步骤。我将这些步骤整理成一个表格，方便你理解流程。
# 使用Python实现RFID代码指南
RFID（无线射频识别）是一种用于图形数据获取和识别的技术。这篇文章将指导你通过Python实现RFID代码，包括所需的步骤和代码示例。本文将分为几个步骤，并为你提供所有所需的代码及其解释。
## 整体流程
以下是实现RFID代码的完整步骤：
| 步骤 | 描述 |
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