版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BlowfishKing/article/details/80485006 初步总结的SSD和yolo-v3之间的一些区别. 其中的一些概念还有待充分解释. SSD YOLOv3 Loss Softmax loss Logistic loss Feature extractor VGG19 Darknet-53 Bounding Box Pr…

本文转载自:https://blog.csdn.net/hawk_lexiang/article/details/78228789 emmc和ssd eMMC和SSD主要是满足不同需求而发展出来的NAND应用,相同点都是控制器加NAND颗粒组成的存储介质: 平板和手机为了满足移动性的需求,所以需要做到轻,薄:尤其是功耗要很低,因此eMMC就诞生了:所以eMMC接口是用IO pin来定义的,这样接口简单,功耗低:另外eMMC对于苹果iPad.安卓平板电脑.手机的作用也是巨大的,平板和手机都比较小,…

2019/04/08 强烈推荐:深入理解one-stage目标检测算法 yolo系列 one-stage object detectors(YOLO and SSD) 在不专一的模型中,每个检测器应该能够处理图像中任何可能位置的各类物体;导致单个检测器趋向检测所有边界框,最终检测框结果趋向于折中的位置. 使用固定网格上的检测器是one-stage目标检测算法的主要思想,也是它们与基于候选框的目标检测方法(如R-CNN)的区别所在(实际上Faster R-CNN中RPN网络也采用网格检测). 使用…

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config…

The Accidental DBA (Day 1 of 30): Hardware Selection: CPU and Memory Considerations 本文大意:      全篇主要讲硬件选择和服务器成本的考虑,包括内存的开销,cpu开销,以及sql server的收费方式. The Accidental DBA (Day 2 of 30): Hardware Selection: Disk Configurations and RAID -> Performance not C…

Awesome Object Detection 2018-08-10 09:30:40 This blog is copied from: https://github.com/amusi/awesome-object-detection This is a list of awesome articles about object detection. R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SPP-Net Y…

TextBoxes 论文关键idea 本文和SegLink一样,也是在SSD的基础上进行改进的．相比SSD做了以下的改进: 修改了default box的apect ratio,分别为[1 2 3 5 7 10],目的是适应文本行长度比较长,宽度比较短的特性,也就是说现在的default box是长条形 提出了text-box层,修改classifier卷积核的大小为  ,而SSD中卷积核的大小为 ,这样做的目的是更适合文本行的检测,避免引入非文本噪声 提出了端到端的训练框架．在训练的时候,输入…

--分支版本,mysql对cpu,内存,io子系统资源利用特点--oracle mysql,mariadb,percona server--部署规范建议,系统安装,mysql安装,其他规范互联网业务为什么选择MySQL,主要是因为:1.不要复杂事务支持,RR级别下,辅助next-key lock,就可以满足高一致性要求了:2.真的需要物化视图时,可以采用触发器的方式变相实现:3.不支持函数索引.hash join.bitmap索引,虽然是硬伤,但大部分互联网应用都不需要这么强的功能需求,或者可以…

1.yolo-v1,yolo-v2,yolo-v3 2.ssd,focal loss,dssd 3.fast-rcnn,faster-rcnn,r-fcn,Light-Head R-CNN,R-FCN-3000 at 30fps,mask-rcnn 4.fpn,pavnet, 5.resenet,densenet 有一篇总结各种目标检测算法的文章 基础网络方面的改进版本: soft-nms,cascade-rcnn SNIPER: Efficient Multi-Scale Training 非…

背景 SSD算法在检测小目标时精度并不高,本文是在在SSD的基础上做出一些改进,引入卷积层,能综合上下文信息,提高模型性能. 理解 Q1:DSSD和SSD的区别有哪些? (1)SSD是一层一层下采样,然后分别在这些feature map上进行预测:而DSSD则是在后面加入了很多的Deconvolution Module,通过逆卷积算法feature map上采样,然后与前面的feature map通过点积产生新的feature map,包含上下文的信息. (2)除了逆卷积操作,DSSD还引入了新…

​ 前言 本文是YOLO系列专栏的第一篇,该专栏将会介绍YOLO系列文章的算法原理.代码解析.模型部署等一系列内容.本文系公众号读者投稿,欢迎想写任何系列文章的读者给我们投稿,共同打造一个计算机视觉技术分享社区. 本文介绍了目标检测中one stage的YOLO算法,并介绍了从YOLOv1到YOLO…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

SAS/SATA/SSD/IDE硬盘介绍区别 SAS(Serial Attached SCSI)即串行连接SCSI,是新一代的SCSI技术,和现在流行的Serial ATA(SATA)硬盘相同,都是采用串行技术以获得更高的传输速度,并通过缩短连结线改善内部空间等.SAS是并行SCSI接口之后开发出的全新接口.此接口的设计是为了改善存储系统的效能.可用性和扩充性,并且提供与SATA硬盘的兼容性.SAS的接口技术可以向下兼容SATA.具体来说,二者的兼容性主要体现在物理层和协议层的兼容.在物理层,S…

SSD与HDD.HHD的区别 HDD机械硬盘 SSD固态硬盘 HHD混合硬盘…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

SSD与HDD最大的不同是:它没有马达.盘片.磁头摇臂这些HDD必需的机械部件,这是由两种硬盘不同的工作原理所决定的.SSD相比HDD来说节省了机械部件运动的时间,并且SSD所使用的主要存储元件NAND闪存是一种电子元件,因此它的数据传输速度要比HDD快得多. 另外,根据测试,HDD的数据操作时间约95%是花在机械部件运动上,具体可以看几个基本的量级: HDD的数据操作时间主要是由下面这些组成的:1,外部接口传输时间,即从磁盘缓冲到接口传送的时间,量级是110微秒.2,内部接口传送时间,即从磁盘…

SLC = Single-Level Cell ,即1bit/cell,速度快寿命长,价格贵(约MLC 3倍以上的价格),约10万次擦写寿命: MLC = Multi-Level Cell,即2bit/cell,速度一般寿命一般,价格一般,约3000—10000次擦写寿命 TLC = Trinary-Level Cell,即3bit/cell,也有Flash厂家叫8LC,速度慢寿命短,价格便宜,约500-1000次擦写寿命. 结论:SLC > MLC > TLC 目前大多数U盘都是采用TCL芯…

SSD写数据会出现什么问题 SSD读写的单位不是位,而是一个块.如果要改变这个块中的一位,首先要将整个块擦写成1,然后再写入更新的数据. 为了解决擦写块的低效,SSD的策略是将需要改写的块,读取出来,进行数据修改,然后写入到新的,已经擦除完的块中. 新的SSD,没用的块很多,无需擦写,直接写入,性能很高.随着使用量增加,当写入时无可用块时,则只能先擦写再写入.此时SSD性能很差. 理论上,SSD内部定期将垃圾块进行回收擦写,但是SSD无法确认哪些数据是需要回收的. 解决问题的思路 针对SSD使用…

项目地址 Abstract 该技术报告主要介绍了作者对 YOLOv1 的一系列改进措施(注意:不是对YOLOv2,但是借鉴了YOLOv2中的部分改进措施).虽然改进后的网络较YOLOv1大一些,但是检测结果更精确,运行速度依然很快.在输入图像分辨率为320*320时,YOLOv3运行耗时22ms,mAP达到28.2,这和SSD一样精确,但是速度比SSD快三倍.当我们使用旧的检测指标0.5 IOU mAP(IOU阈值取为0.5,然后比较mAP)时,YOLOv3依旧表现得相当好.在一个 Titan…

论文标题: YOLOv3: An Incremental Improvement 论文作者: Joseph Redmon Ali Farhadi YOLO官网:YOLO: Real-Time Object Detection https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 论文链接:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLOv3论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.02767 声明…

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org…

通过https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch,结合论文https://arxiv.org/abs/1512.02325来理解ssd. ssd由三部分组成: base extra predict base原论文里用的是vgg16去掉全连接层. base + extra完成特征提取的功能.得到不同size的feature map,基于这些feature maps,我们再用不同的卷积核去卷积,分别完成类别预测和坐标预测. 基础特征提取网络 特征提取网络由两部分组…

RetinaNet,SSD,YOLOv3,Faster R-CNN等都是Anchor-based的检测器,即需要预定义的Anchor boxes来进行训练.FCOS是一种Anchor-free和Proposal-free的检测器,即不需要预定义Anchor boxes来进行训练,从而节省了对计算资源的占用. 根据我的理解,FCOS和Faster R-CNN的区别主要表现在: (1) Faster R-CNN是每个点提出N个Proposal,N一般等于9(预设了3种长宽比例,3种尺寸因此是9个Pr…

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(上) Basic Parameters: Video: mp4, webM, avi Picture: jpg, png, gif, bmp Text: doc, html, txt, pdf, excel Video File Size:  not more than 10GB batch=16, subdivisions=1 Resolution: 416 * 416, 320 * 320. Frame: 45f/s with 320 * 320. A…

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同…

-----by LinHan 不单单适用于妹子,我这名的意思的妹子也能看懂. 以下教程依据实践和部分互联网资料总结得出,向博客园, CSDN的前辈们致谢:同时,如有说的不正确或有不到位的地方,麻烦指出,谢谢! 电脑处理2K,4K的片子不流畅,通过查阅软件的系统配置要求发现,CPU与显卡较推荐配置而言,基本上是压倒性的优势,而采用8+4的方案升级内存后,虽有一定性能提升,但充其量只能达到稳定运行的水平,距离流畅运行还有非常漫长的路要走.于是乎注意力转移到了这块被我摧残的体无完肤的硬盘上. 电脑型号…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 本文内容比较多,请大家仔细阅读,谢谢! 请读者注意,在Azure ARM平台,有两种虚拟机模式:经典虚拟机和ARM虚拟机 ASM部署(经典虚拟机): 1.我们通过Azure Classic Portal: http://manage.windowsazure.cn,部署的都是ASM资源(经典虚拟机) 2.如果我们通过Azure New Portal (http://portal.azure.cn) 创建,需要选择部署模式为Clas…

4K对应4096 硬盘模式: 一.让SSD运行在AHCI模式下: AHCI,全称Advanced Host Controller Interface,即高级主机控制器接口,相比老旧的“IDE“ 虚拟模式更适合SSD SATA存储设备通信协议.AHCI与IDE模式下,SSD的性能差距百分比在65%左右.所以建议SSD硬盘在AHCI模式运行. 通过AS SSD Benchmark的软件.没有打开AHCI时,软件界面左上角会出现“pciide-BAD”类似的警示字眼.,开则是“OK”. 二.硬盘三种不…

目前所能见到的硬盘接口类型主要有IDE.SATA.SCSI.SAS.FC等等. IDE是俗称的并口,SATA是俗称的串口,这两种硬盘是个人电脑和低端服务器常见的硬盘.SCSI是"小型计算机系统专用接口"的简称,SCSI硬盘就是采用这种接口的硬盘.SAS就是串口的SCSI接口.一般服务器硬盘采用这两类接口,其性能比上述两种硬盘要高,稳定性更强,但是价格高,容量小,噪音大.FC是光纤通道,和SCIS接口一样光纤通道最初也不是为硬盘设计开发的接口技术,是专门为网络系统设计的,但随着存储系统对…

CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理.这些都使得CPU的内部结构异常复杂.而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构(示意图): 图片来自nVidia CUDA文档.其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元. GPU采用了数量众多的计算单元和…