SSD是大家常见的目标检测器,在类似COCO的日常生活类物体检测,或者人脸、行人检测上都有应用,不过是否可以用于文本领域的检测呢?...ScanSSD用于公式检测的整体算法流程: ? 首先对文档图像划分滑动窗口,为提高检出率,滑动窗口之间是有重叠的。...对每一块得到的图像区域进行独立的SSD公式检测,然后将检测的结果拼接起来,对拼接结果汇总(Pooling),得到最终的检测结果。...考虑到检测包围框不一定准确,对于SSD检测结果进行了后处理,根据内部字符的连通性,外扩或者收缩包围框,如下图: ?...该文使用常见的SSD进行公式检测,还开源了代码,可以作为相关研究与开发人员的参考!
R-CNN 运用于目标检测 虽然与传统的 CNN 相比,R-CNN 在目标定位,检测和分类方面都取得了很大进步,但在实现目标实时检测方面依旧存在问题。...SSD 就在这个时候应运而生,它在准确性和计算速度方面具有良好的平衡。...SSD 结构 SSD 的结构建立在 VGG-16 的基础上。但在这里对 VGG-16 进行了一些微小调整,从 Conv6 层开始,我们用一系列辅助卷积层来代替原先全连接层。...上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。 这些数据集必须包含在图像中标记类别的对象。 更多默认框会有更准确的检测,但会以速度牺牲作为代价。...我们讨论的关于划分网格和在这些网格上查找对象的每个操作都适用于从网络的后面到前面的卷积的每个步骤。 分类器也应用在每个步骤中来检测对象。 因此,由于物体在每个步骤中变得更小,它很容易识别。
从压测结果上看,和ScaleFlux 声明的一样,在数据可压测的情况下,MySQL 在 ScaleFlux设备上的性能明显优于 Intel SSD ,在高并发场景下,性能优势明显。...再次说明 Intel SSD上的MySQL 未关闭InnoDB Double Write Buffer,而是用ScaleFlux 设备的MySQL 是关闭了 InnoDB Double Write Buffer...我们来看一下 Intel SSD 的MySQL 也关闭 InnoDB Double Write Buffer的测试结果 ?...从结果上来看 ScaleFlux 存储设备上的MySQL 性能优势比较明显。一个影响性能的因素是SSD存在写放大。...ScaleFlux 存储设备提供更高的 IOPS 约Intel SSD 的2倍。更高的IOPS 意味着MySQL 的QPS/TPS 更高,性能更好。下面的图也说明了这一点。
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。...VGGBase() # 创建 VGG 基础网络 out = base(x) print(out.shape) # 输出特征图大小,通常是 (1, 512, 38, 38) 3.2 构建额外层(用于多尺度特征提取...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。
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。
2.使用 JSON_TABLE 函数 MySQL 提供了 JSON_TABLE 函数来处理这种转换。...注意 JSON_TABLE 是 MySQL 8.0 中的一个新函数,如果版本低于 8.0 将无法使用。...3.连表查询 如果使用的 MySQL 版本低于 8.0,也就是没有 JSON_TABLE 函数可以。...那么我们可以将 JSON 数组用于 WHERE IN 子句,转变成连表查询,使用 JSON_CONTAINS 用于 WHERE 条件,达到相同的效果。...---- 参考文献 MySQL 8.0 Reference Manual :: 12.17 JSON Functions MySQL 8.0 Reference Manual :: 12.17.6 JSON
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...net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv4') #第一个用于预测的feature map,shape...net = slim.conv2d(net, 1024, [1, 1], scope='conv7') #第二个用于预测的feature map,shape为(batch_size, 19...02 Convolutional predictors for detection 每一个用于预测的特征层(base network之后的feature map),使用一系列 convolutional...num_anchors, num_classes]) return cls_pred, loc_pred 03 Default boxes and aspect ratios(长宽比) 在每一个用于预测的
// 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。...工具可以对磁盘进行压力测试,通常情况下,我们比较关心的磁盘的性能指标有: l IOPS(每秒执行的IO次数) l bw(带宽,每秒吞吐量) l lat(延迟,每次IO操作的延迟) 这里插入一个MySQL...方向的知识点,在MySQL中innodb_io_capacity这个参数是告诉innodb你的磁盘io能力的,官方文档的介绍是:The innodb_io_capacity variable defines...的,可以适当调大这个值,来让你的MySQL服务性能更好。...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。
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。
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.
Overview 准备写一个依赖 MySQL 的 CRUD Web 服务,本地通过 Docker 部署一个简单的 MySQL 实例用于本地测试。...镜像准备 docker pull mysql:5.7.36 运行镜像 docker run -p 3306:3306 --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456...mysql:5.7.36 运行效果 视频 Docker部署MySQL实例用于本地测试
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
注意: 为了避免权限不足的问题,建议切换至 root 用户进行安装 1.MySQL 的清理与安装 1.1查看是否存在 MySQL 服务 在安装 MySQL 前,需要先看看自己的服务器中是否存在 MySQL...:适用于 CentOS 7.6 否则可以去官方提供的网站中寻找与自己版本相匹配的 yum 源:官方提供的下载网站 将后缀为 .rpm 的文件下载好后,可以通过文件上传工具将文件传至服务器,比如 rz rz...list | grep mysql-community* 出现很多 mysql 相关的安装包,就证明可以成功工作 1.4.下载 MySQL 服务 yum install -y mysql-community-server...2.2.登录 MySQL 登录 MySQL 默认是需要密码,当前版本的 MySQL 刚开始会设置一个临时密码,可以通过指令获取,如果获取失败,可以跳转至本文最后一部分 [3.2无法登录 MySQL]...就行了 3.3.无法退出 MySQL MySQL 客户端本质上就是一个进程,可以直接通过 ctrl + d 发送信号终止进程,这种退出方式常用于客户端卡死的情况 键盘键入 ctrl + d 也可以输入
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。...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: ?...# 拓展为4维变量用于输入 image_4d = tf.expand_dims(image_pre, 0) # 定义SSD模型 # 是否复用,目前我们没有在训练所以为None reuse = True...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(...SSD 模型参数 ckpt_filename = '..
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
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...一个是位置信息 3)Default boxes and aspect ratios 这里的 default box 类似 Faster R-CNN 中的 anchor boxes,区别在于我们将其应用于不同尺寸的特征图上
针对汽车涂料固有的缺陷特征,通过改进MobileNet-SSD网络的特征层,优化边界框的匹配策略,提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于油漆缺陷的自动检测。...利用专门设计的损失函数Siam网络,实现了自动样本提取和相似度测量,并将其应用于实际的机器视觉系统。...本文方法 提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于车身油漆的缺陷检测。该过程包括两部分,数据增强算法,扩展数据集和改进的MobileNet-SSD算法,以检测缺陷位置。...原始纵横比非常适用于PASCAL VOC2017数据集,但不适用于油漆缺陷的检测。因此,采用K-均值聚类算法对油漆数据库中缺陷区域的长宽比进行聚类,以获得合适的长宽比来检测车身油漆缺陷。...根据聚类结果分析,原始SSD算法使用的纵横比αε{1,2,3,1 / 2,1 / 3}不适用于检测汽车油漆缺陷。汽车中几乎没有缺陷油漆缺陷数据库,其长宽比大于3,大多数为1、2和2.55。
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...Block bitmap: 块位图,用于标记数据的有效性或位置。...Offset translation table: 偏移量转换表,这是关键元数据,用于在追加写入模式下定位逻辑地址到物理地址的映射。 Payload: 实际存储的数据负载。...Footer: 尾部信息,用于完整性校验或结束标记。...,在SSD上集成更多算力。
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.../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
【目标检测】 SSD目标检测 |1....PaddlePaddle已集成SSD算法,本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。...下文首先简要介绍SSD原理,然后介绍示例包含文件及如何使用,接着介绍如何在PASCAL VOC数据集上训练、评估及检测,最后简要介绍如何在自有数据集上使用SSD。 |2....SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测:输入为原始图像,输出为检测结果,无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。...SSD300x300 检测可视化示例 |5.