文章目录[隐藏] 为什么 SSD 比 HDD 更快 如何评价一款 SSD AS SSD 的问题在哪 放在五年前，SSD （Solid State Drive，固态硬盘）对大多数人而言仍然是一个新兴的陌生产品...然而时至今日，SSD 已经成为了中高端电脑的标配。甚至对于入门级配置而言，SSD 还是 HDD 的区别已经取代了传统三大件，直接影响着整机运行速度。...适逢最近 SSD 降价，不少朋友都有来咨询 reizhi 有关 SSD 的一些问题，这边便汇聚成文，一起总结一下。...如何评价一款 SSD 对于 HDD 的性能表现可以通过连续读取速度，连续写入速度和寻道时间三项指标来评测，然而这并不完全适用于 SSD。...AS SSD 的问题在哪 除了 CDM 之外，AS SSD Benchmark 也是一款非常热门的 SSD 测试软件。甚至不少商家将 AS SSD 的分数用于营销宣传，如千分固态等。
SSD具有许多显著优点，包括：随机访问速度：由于没有机械部件，SSD的随机访问速度远快于传统硬盘。能耗低：相比机械硬盘，SSD的能耗更低，有助于延长电池寿命。...安全性高：SSD的数据存储方式提供了更高的数据安全性。然而，SSD也存在一些局限性，主要问题包括：随机写入速度：基于EEPROM的擦除原理，SSD的随机写入速度相对较慢。...通过这些技术，SSD的寿命得到了显著提升。...固态硬盘（SSD）与机械硬盘（HDD）在多个方面有着显著的不同，这些差异决定了它们在不同应用场景中的适用性。容量：总体上，SSD的容量通常小于HDD。...功耗：SSD的功耗较低，并且具有极低功耗待机功能，而HDD的功耗相对较高，不具备类似的待机功能。价格：尽管SSD的价格在逐渐下降，但目前市场上SSD的价格仍然高于HDD。
作者：薛坤军 编辑： 陈人和 前 言 - SSD理论总结（SSD: Single Shot MultiBox Detector） - 关键源码分析:https...://github.com/balancap/SSD-Tensorflow Model SSD模型采用VGG16作为基础网络结构(base network)，在base network 之后添加了额外的网络结构..._300_vgg'): """SSD net definition...# Tries to follow the original implementation of SSD for the order....anchor_steps: [8,16,32,64,100,300] offset: 0.5 """ layers_anchors = [] #enumerate,python
// SSD硬件测试 // 这两天有一个临时性的小任务，使用fio工具对SSD磁盘进行硬件测试，fio这个工具之前没有用过，这两天简单研究了一下这个工具，把一些常用的参数在这里说明一下。...operations per second (IOPS) available to InnoDB background tasks 也就是说它直接代表innodb的刷盘IOPS值，所以如果你的磁盘是SSD...)创建job，如果这个选项设置的话，fio将使用pthread_create来创建线程 rw 测试的IO模式（顺序读、随机读、顺序写、随机写） bs 单次io的块文件大小，机械盘常用大小4k、16k，SSD...例如，我可以用一个配置文件混合包含SSD和HDD，但是设置分组(group)把IO单独汇总。我现在还没涉及这个功能，但未来会用到。
如果你拥有一个安装SSD的电脑，而且已经安装了Windows操作系统。如果这台电脑在出厂OEM 系统分区但都已经被你改变了或者是全新的硬盘，那么这篇文章可能适合你。...输入 “list disk” (注意 SSD的驱动器编号 drive number ). 3.) 输入 “select disk n” (n= 驱动器编号) 4.)...输入 “ECCmd -partition” (这个命令使 ExpressCache 使用整块 SSD ) 8.) 搞定! 输入 “ECCmd -info” 确认状态....以上是仅仅启用SSD 缓存，如果需要一起安装Intel Rapid Start和ExpressCache，请参照下面的步骤，很详细，就不再照抄了。...The above steps created a hibernation partition on the SSD drive approximately equal to your RAM.
SSD也是第一个对此作了研究的： ? 与YOLOv1 (下面的那个网络) 相比，SSD的basemodel设置为去掉了fc的VGG。 ?...SSD是第一个 全fcn (即不带有fc层) 的检测算法。...Thinking 后续的SSD本质上用的还是naive的feature map。自从看到FPN发明的“语义加强版feature map”，SSD也引入之，进化成了DSSD。...自从真正的high-accuracy real-time detector —— RetinaNet出现后，SSD就更没有立足之地了。 我是先看YOLOv2再看的SSD。...---- [1] SSD: Single Shot MultiBox Detector [2] 深度学习论文笔记：SSD [3] 检测任务专题1: SSD在训练什么 [4] SSD关键源码解析
/SSD-Tensorflow/checkpoints/ssd_300_vgg.ckpt.zip 这边务必注意，网上90%的教程这边就结束了，其实你这样是最后跑不通代码的，你需要把解压的文件进行移动到.../SSD-Tensorflow/') from nets import ssd_vgg_300, ssd_common, np_methods from preprocessing import ssd_vgg_preprocessing...) image_4d = tf.expand_dims(image_pre, 0) ---- 下面我们来载入SSD作者已经搞定的模型 # 定义 SSD 模型结构 reuse = True if 'ssd_net...' in locals() else None ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet() with slim.arg_scope(ssd_net.arg_scope(data_format...=reuse) # 导入官方给出的 SSD 模型参数 #这边修改成你自己的路径 ckpt_filename = '/Users/slade/SSD-Tensorflow/checkpoints/ssd_
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063 SSD: Single Shot MultiBox Detector...ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，本文侧重的是 速度+精度 对于 300×300 图像，SSD achieves...SSD 首先用一个 base network（一组卷积网络层组成） 1） Multi-scale feature maps for detection 在多尺度特征图上进行目标检测 2） Convolutional
参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。...刚重装了系统，所以都得重来一下，python+tensorflow这个直接下载anaconda来装就可以了，opencv去网上下载whl文件，然后安装（anaconda其实也有opencv，但是不知道为什么下载不下来就放弃了...3.下载SSD框架源码。 选择的是tensorflow版本的：SSD_tensorflow checkpoints文件夹下的压缩包解压，pycharm新建项目后应该张这个样子： ?...# -*- author：zzZ_CMing CSDN address:https://blog.csdn.net/zzZ_CMing # -*- 2018/07/14; 15:19 # -*- python3.5...if 'ssd_net' in locals() else None # 调出基于VGG神经网络的SSD模型对象，注意这是一个自定义类对象 ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet(
进入data目录，运行python prepare_voc_data.py即可生成trainval.txt和test.txt。...[3]模型训练 直接执行python train.py即可进行训练。...SSD300x300 mAP收敛曲线 [4]模型评估 执行python eval.py即可对模型进行评估，eval.py的关键执行逻辑如下： paddle.init(use_gpu=True, trainer_count...[5]图像检测 执行python infer.py即可使用训练好的模型对图片实施检测，infer.py关键逻辑如下： infer( eval_file_list='....示例还提供了一个可视化脚本，直接运行python visual.py即可，须指定输出检测结果路径及输出目录，默认可视化后图像保存在.
OpenCV DNN模块支持常见得对象检测模型SSD， 以及它的移动版Mobile Net-SSD，特别是后者在端侧边缘设备上可以实时计算，基于Caffe训练好的mobile-net SSD支持20类别对象检测...import cv2 as cv # 模型路径 model_bin = r"C:\Python\Pycharm\docxprocess\face_detector\ssd\MobileNetSSD_deploy.caffemodel..." config_text = r"C:\Python\Pycharm\docxprocess\face_detector\ssd\MobileNetSSD_deploy.prototxt" # 类别信息...# imgname = r'C:\Python\Pycharm\docxprocess\picture\other\renwu\juhui4.png' # imgname = r'C:\Python\Pycharm...mobile-net SSD对于全身的人的判断还是不错的 mobile-net SSD对于半身和小图片一个都未识别到。 mobile-net SSD对正前方乌克兰妹纸的识别还是不错的
SSD 只有一种访问方式，但是有很多地方还会看到 SSD 的一些测试中，顺序和随机访问的吞吐量不一样，这不是矛盾么？不矛盾，这是工程实现的事。我们接下来看一看。...当你给SSD发一个读请求的时候，他是不可能知道你后边要读什么的，那就没法做优化了吗？在 SSD 层面没法做优化了，但是可以在上层进行优化。我同时把 5 个地址发过去让 SSD 并行读就就行了。...关于顺序写和随机写，大家认为随机写对 SSD 是不好的。当 SSD 的剩余空间充足时，随机写的性能很好，但是当剩余空间不多时，随机写的性能会急剧下降。...原因有两个：SSD block的擦除机制，垃圾回收。...写 SSD 的话还是尽量顺序写入。
继续在research/目录下执行： # 如果找不到setup.py， 用find命令找对应的路径 python setup.py build python setup.py install 配置及训练.../object_detection/ssd_model/VOCdevkit/ 执行配置文件 python ....python ..../ssd_model/ssd_mobilenet/model.ckpt" 完成之后，就可以训练模型了 python object_detection/train.py --train_dir object_detection...然后创建文件夹ssd_model/model python object_detection/export_inference_graph.py --input_type image_tensor -
SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络，是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的，其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔，下面我将详细的解析...SSD网络结构 SSD网络结构 精简版 详细版 通过上面这个图，大家可以清楚的看到SSD的网络结构主要分为以下几个部分： VGG16 Base Layer Extra Feature Layer...Detection Layer NMS 补充说明：在整个SSD网络中，其实还隐藏了两个重要的部分： Anchor MultiBoxLoss VGG16 Base Layer SSD网络以...SSD之后将剩余还没有配对的default box与任意一个groundtruth box尝试配对，只要两者之间的jaccard overlap大于阈值，就认为match（SSD 300 阈值为0.5）...SSD 算法中通过这种方式来保证 positives、negatives 的比例。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
机械式硬盘最大速率约为100MB/s，由于容易发热等原因已经无法再进一步提升速度，所以引入了固态硬盘 （2）SSD SSD（Solid State Drives）是固态硬盘。 ...（3）性能&外观区别 HDD是机械式寻找数据，所以防震远低于SSD，数据寻找时间也远低于SSD。SSD（左图）和HDD（右图）的模样区别如下： （图片来自百度） ?...现在大部分的SSD都是用来存储不易丢失的资料，所以SSD存储单元会选择NAND Flash芯片。这里我们讲的就是SSD中的NAND Flash芯片。...预留空间不仅仅只是用来保证垃圾回收的正常完成，还存储着SSD内部的系统数据（包括：出厂坏块信息、SSD固件、Mapping Table等）。 ...（2）性能：预留空间的大小主要决定了SSD的性能，OP大，垃圾回收快，相应写放大小，读写性能就越好。 （3）寿命：所有Block的P/E值越趋近于均衡，SSD的寿命就越趋近于最佳。
4.1.2、SSD和Baseline检测器的比较SSD与MultiBox具有相似的目标，但它具有在单阶段评价中检测多个类别的能力，而不是使用两阶段法。表1显示了随着类别数量的增加，SSD性能如何变化。...当我们将人、车和狗这三种类型包括在内时，我们发现(SSD 3)对人的性能比SSD人差。...如果我们进一步对所有200 DET类别的SSD进行训练，我们会发现SSD Full在这三个类别上的性能与SSD 3类似。...最后，SSD Full在val2数据集上实现了31.0 mAP，虽然这比两阶段方法(44.7)要差，但是考虑到SSD的速度约为100×更快，并且SSD更容易在需要检测的其他系统中进行训练和集成，因此仍然很有希望...5、结论本文介绍了一种适用于多类别、统一、快速的单阶段目标检测系统SSD。已经证明，SSD在ILSVRC DET和PASCAL VOC上与许多先进的方法具有可比性，并进行了许多实验来详细了解SSD。
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 proposal 的过程，这就极大提高了检测速度。...而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果。算法的主网络结构是VGG16，将最后两个全连接层改成卷积层，并随后增加了4个卷积层来构造网络结构。...SSD算法中通过这种方式来保证 positives、negatives 的比例。...Fig.5 SSD 流程 损失函数方面：和Faster RCNN的基本一样，由分类和回归两部分组成，可以参考Faster RCNN，这里不细讲。...SSD 训练的目标函数（training objective）源自于 MultiBox 的目标函数，但是本文将其拓展，使其可以处理多个目标类别。
前言 本文用于记录学习SSD目标检测的过程，并且总结一些精华知识点。...为什么要学习SSD，是因为SSD和YOLO一样，都是one-stage的经典构架，我们必须对其理解非常深刻才能举一反三设计出更加优秀的框架。...注意当初这篇SSD是出于Yolo一代之后二代之前，Yolo二代三代中不同尺度的特征图思想是有借鉴于SSD的。...总结 SSD是一个优雅的目标检测结构，到现在依然为比较流行的目标检测框架之一，值得我们学习，但是SSD对小目标的检测效果有点差，召回率不是很高，这与SSD的特征图以及semantic语义信息有关，另外SSD...对于SSD的更多讨论，我这里也收集了一些其他优秀的文章，这里就不赘述了： SSD究竟如何实现功能以及如何优化--个人探讨 为什么SSD(Single Shot MultiBox Detector)对小目标的检测效果不好
此外，SSD网络在不同分辨率的特征图上预测，这样就可以处理大小不同的物体。...SSD比那些需要搜索物体候选框的算法简单，因为它完全去除了proposal生成和随后的特征再筛选的过程，把所有的计算封装在一个网络里面。这使得SSD训练起来很容易，可以直接加入到检测系统里面。...在PASCAL VOC，COCO,和ILSVRC数据集上的实验也证明，与那些需要object proposal的算法相比，SSD在保证准确性的同时，速度更快。SSD只需一个完整的框架来训练和测试。...对于512 512的输入，SSD的MAP是76.9%，比Faster RCNN更准。和其他单阶段的方法比，即便是输入较小的图像，SSD的准确性也会更高。...SSD 模型 SSD基于前馈式卷积神经网络，针对那些方框里的目标检测实例，产生一个固定大小边界框集合和分数，紧接着是一个非极大值抑制步骤来产生最后的检测。
目标检测系列之三（SSD） 论文题目是《Single Shot MultiBox Detector》 论文地址：ttps://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD是一阶段One Stage...方法，SSD算法提取了不同尺度的特征图，既可以检测大目标也可以检测小目标，采用不同大小和长宽比的检测框anchors。...SSD还用到了数据增强方法，如水平翻转（randomly horizontal flip）、颜色扭曲（color distortion）、随机扩张（random expansion）、随机patch采样...边界框包含两个部分，一部分是每个类别的置信度，如果有k类的话，SSD会输出k+1个置信度值，第一个置信度值代表边界框是否包含目标，置信度最高的类别就是该边界框的所属类别。...3 损失函数 SSD的损失函数为多任务损失函数，将分类损失和回归定位损失整合在一起 ? 这里的N为匹配的先验框数目，alpha为权重平衡项，用来平衡分类和定位损失。
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