之前，对SSD的论文进行了解读，为了加深对SSD的理解，因此对SSD的源码进行了复现，主要参考的github项目是ssd.pytorch。同时，我自己对该项目增加了大量注释：https://github.com/Dengshunge/mySSD_pytorch搭建SSD的项目，可以分成以下四个部分：
数据读取；
网络搭建；
损失函数的构建；网络测试接下来，本篇博客重点分析网络测试。 在e
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2024-01-07 10:13:22
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算法简介 算法原理 样本构造 损失函数 使用细节 # ssd算法： ##简介刘伟在2016年提出，发表在ECCV；是一种通过直接回归的方式去获取目标类别和位置的one-stage算法，不需要proposal；作用在卷积网络的输出特征图上进行预测，而且是不同尺度，因此能够保证检测的精度，图像的分辨率也比较低，属于端到端的训练；input->CNN->Lreg,LclsCNN特征
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2023-06-19 16:18:21
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ssd结构解析： 1 其中6层用于提取特征： 4,7,8,9,10,11层SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图 11上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。2 其中6,7层，是由原vgg16网络的6,7 FC全连接层改为了卷积层的3 其中黄色框里面的部分是比vgg16多出来的层数，SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-
SSD网络tensorflow版本源码深入分析以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码，解读SSD网络代码实现的各个细节，从输入参数、默认框的位置匹配、宽高比率、放缩比率、各层默认框的生成、到损失函数计算、整个SSD网络框架代码实现都一一解读。一：SSD网络相关参数代码解析源代码中对SSD网络需要的6个层大小，默认框大小、最小与最大放缩比率、默认框不同宽高比、步长感受野、并交比等参数给出了
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2018-10-10 19:22:09
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文章目录前言背景及总览1.SSD：惊人的速度2. Faster RCNN（Two stage）VS SSD（One-stage）3.SSD的改进及效果：一、网络架构组成1.1 组成1.2 预测1.3 Multilayer1.4 架构代码1.5 各层输出二、SSD的创新细节2.1 Multi-scale feature maps for detection（多尺度特征图用于检测）2.2 Multi
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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2022-04-22 14:37:50
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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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2018-09-12 15:43:00
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SSD
原创
2021-08-02 15:25:14
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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
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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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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2024-02-28 11:46:15
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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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2023-11-10 00:27:21
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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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2023-08-15 15:45:46
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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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2023-11-09 08:43:57
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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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2023-07-29 18:43:07
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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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2024-03-25 21:49:34
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1 对Blob的理解及其操作： Blob是一个四维的数组。维度从高到低分别是: (num_，channels_，height_，width_) 对于图像数据来说就是：图片个数，彩色通道个数，宽，高 Blob中数据是row-major存储的，W是变化最快的维度，例如在(n, k, h, w)处的数据，
原创
2021-07-16 16:52:44
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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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2021-06-18 16:03:59
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SSD
原创
2021-08-02 15:24:55
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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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2024-01-09 13:24:16
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