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【AI 进阶笔记】SSD 改进：Rainbow-SSD

然而，江湖险恶，SSD 也有其软肋，尤其在检测小目标时，常常力不从心。...为了解决这一问题，武林高手们提出了各种改进版本，其中就包括我们今天的主角——Rainbow SSD（Rainbow-SSD，简称 R-SSD）。 2....R-SSD 的独门秘籍 2.1 彩虹连接传统的 SSD 在不同尺度的特征层上独立进行检测，彼此之间缺乏联系。这就像是各门派各自为战，缺乏协同。...PyTorch 实现 R-SSD 接下来，我们将通过 PyTorch 实现一个简化版的 R-SSD，帮助大家更直观地理解其内部机制。...R-SSD 在数据集上的表现实验表明，R-SSD 在 COCO 和 PASCAL VOC 数据集上的表现优于传统 SSD：小目标检测性能提升，mAP 提高 2~4 个百分点。

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SSD漫谈

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。

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SSD硬件测试

// 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。

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SSD源码解析

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

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SSD基本介绍

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。

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python开发：基于SSD下的图像内容识别（二）

/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_

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Install ExpressCache for SSD Caching

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.

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论文阅读: SSD

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

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7.SSD目标检测之一：运行SSD模型

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(

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caffe ssd gpu安装

caffe-ssd版本ubuntu16.04 GPU 安装在安装GPU驱动之前要安装caffe的依赖 1、依赖安装 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev...具体方法参照[驱动安装方法](https://blog.csdn.net/WSNjiang/article/details/80632777) 3、下载caffe-SSD版本 git clone https...://github.com/weiliu89/caffe 4、在caffe目录下切换ssd模式 cd caffe git checkout ssd 5、更改Makefile.config配置文件 cp...Python 3 (default is Python 2) # PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m # PYTHON_INCLUDE := /usr...written in Python (will link against Python libs) WITH_PYTHON_LAYER := 1 # Whatever else you find you

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重温目标检测--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

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IBM：ZNS SSD与SSDFS：改善大容量SSD性能与寿命

全文概览固态硬盘（SSD）的性能瓶颈与寿命挑战，一直是数据中心面临的难题。...划线高亮观点批注图片主要阐述了 ZNS (Zoned Namespace) SSD 的基本概念、工作原理及其相对于传统SSD的优劣势：架构变革: ZNS 将数据放置的控制权从SSD内部（FTL）转移到了主机端...图片揭示了 SSDFS 是一个专为闪存（特别是 ZNS SSD 或 Open-Channel SSD）设计的日志结构文件系统 (LFS)。...ZNS SSD 与计算型存储的比较整理至此，脑子里忽然闪了下计算型存储的概念和场景价值，与 ZNS SSD将IO行为上移至Host软件层（文件系统）来改善大容量SSD可用性相比，计算型存储为了减少数据复制...，在SSD上集成更多算力。

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Sigmastar SSD201 SSD202D主板开发环境搭建

Sigmastar SSD201 SSD202D主板（Purple Pi R1）补丁说明序号补丁版本补丁文件补丁说明1IDO_Purple Pi R1_V2A_Buildroot2018_SDK_Patch.../修改环境变量这里根据实际的路径来配置industio@industio$:vi ~/.bashrc//在最后一行加入实际环境export PATH=/home/bbelephant/work/ssd20x...压缩工具industio@industio$:sudo apt-get install xz-utils//安装 pythonindustio@industio$:sudo apt-get install python.../Release_to_customer.sh -f nand -p ssd202 -m 256如果出现以下错误，卸载libfdt-dev库，让uboot强制使用内部的libfdtindustio@industio

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关于OpenCV for Python入门-DNN模块+MobileNet-SSD实现人脸检测

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

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【目标检测】SSD目标检测

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.

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把 SSD 说个明白

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。

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微软：AI存储，SSD or HDD ?

全文概述本文由Shashidhar Joshi和Swapna Yasarapu两位来自微软的负责人共同呈现，着重讨论人工智能模型训练过程中的数据处理、存储需求与优化策略，文末讨论HDD or SSD发展现况与趋势...存储层次结构：系统采用了多层存储架构，包括缓存、Blob存储（对象存储引擎）、SSD和HDD，以平衡性能和容量需求。 2....• 数据分层：最新检查点保存在SSD上以保证快速访问，旧数据则存储在HDD上以节省成本。 4. 性能优化： • 低延迟访问：利用SSD存储最近的检查点数据。...核心要点：GPU从Blob存储层同时访问会驱动高吞吐量 Fig-6 从AI系统存储带宽需求，看HDD和SSD发展现况和机遇： • 当前系统使用SSD能满足训练和Checkpoint的性能读取（但成本较高...）； • HDD的成本虽然较低，但带宽性能仍无法达到目前需求，需增长8-10x； • SSD朝着更高带宽/吞吐量前进，需在当前水平提升50-100x； Fig-7 1.

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KIOXIA：SSD 风云二十载

问题意识过去20年，企业级/数据中心SSD主要有哪些演变趋势？...大约 2000 年代随着互联网和云计算在 2000 年代后期的显著增长，KIOXIA 开始开发用于数据中心的 SSD，这些 SSD 需要更高的可靠性和性能。...，用于提升企业级和数据中心SSD的可靠性和数据完整性。...延长SSD寿命通过有效纠错，减少数据错误导致的重写和数据损坏，从而延长SSD的使用寿命。 3. 优势高可靠性为企业和数据中心关键任务提供更高的数据完整性保障。...XD6系列基于OCP NVMe™ Cloud SSD规范的E1.S规格SSD，优化性能、功耗和散热，专为超大规模云数据中心设计。

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利用caffe的python API进行caffe ssd模型GPU加速预测

没办法，亲自操刀写了一个利用caffe的python API进行caffe ssd模型预测的代码，代码在ubuntu16.04 caffe python2.7 cuda10.0+cudnn7.6.5运行成功...我故意的，请食用，祝您用餐愉快 import os import numpy as np import cv2 import sys sys.path.append("/home/fut/caffe-ssd.../python") import caffe caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu() model_def = '/home/fut/caffe-ssd/myproj.../prototxt/deploy.prototxt' model_weights = '/home/fut/caffe-ssd/myproj/model/model_SSD_300x300_iter_97648

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使用SSD-MobileNet训练模型

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 -

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