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基于 SPP 模块的优化实践

作者:袁浩 导语 SPP框架的微线程模式在网络密集型Server开发中优势明显,用同步的方式写异步的代码真的很爽。QQ消息系统这边目前也有若干模块都在使用SPP框架,新增模块也首选SPP。...优化proxy路由函数spp_handle_route 一般来讲,proxy的路由函数只需随机选一个worker保持worker负载均衡即可。...可参考thomas同学的文章《一种SPP性能改良方法》 图:spp_handle_init启动监听微线程 图:监听函数处理收包,并创建微线程和msg处理请求 不过这种方式,有一个不爽的地方就是不能批量监听端口...,SPP没有提供mt_select方法,因为微线程底层的就是用select来实现的。...但有以下几个问题: a. msg比较复杂,里面脏数据比较难以控制; b. msg是由用户创建,spp框架释放,我们怎么回收到对象池中?

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Object Detection系列(二) SPP-Net

所以SPP-Net需要一种算法,这种算法能够把不一致的输入产生统一的输出,这就SPP,即空间金字塔池化,由它替换R-CNN中的pooling层,除此之外,它和R-CNN就一样了。...上提取SPP特征,fc7层特征送入SVM做类别的预测,SPP特征送入bounding box做边界框的修正。...SPP-Net性能评价 上面这张图说明了下SPP-Net与R-CNN的性能对比,其中训练时间SPP-Net需要25个小时,而R-CNN需要84小时;单张图片的测试时间SPP-Net只需要2.3s,...而R-NN需要47s,这就是共享卷积计算带来的速度上的提升,也是SPP-Net最重要的贡献;最后一个指标,SPP-Net的mAP相比R-CNN反而更低了,这是因为SPP-Net的结构无法fintune卷积层...SPP-Net的问题 最后,通过上面的性能评价可以看到,SPP-Net在速度上有大幅的提升,其所提出的共享卷积计算的思想在后续的Fast R-CNN与Faster R-CNN中都在沿用,但是从SPP-Net

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Object Detection系列(二) SPP-Net

SPP-Net训练与测试 SPP-Net的训练过程: 首先拿到在ImageNet预训练的AlexNet模型,用AlexNet计算Conv5层特征,根据ss生成的区域建议,从Conv5上提取到对应的SPP...上提取SPP特征,fc7层特征送入SVM做类别的预测,SPP特征送入bounding box做边界框的修正。...SPP-Net性能评价 上面这张图说明了下SPP-Net与R-CNN的性能对比,其中训练时间SPP-Net需要25个小时,而R-CNN需要84小时;单张图片的测试时间SPP-Net只需要2.3s,而R-NN...需要47s,这就是共享卷积计算带来的速度上的提升,也是SPP-Net最重要的贡献;最后一个指标,SPP-Net的mAP相比R-CNN反而更低了,这是因为SPP-Net的结构无法fintune卷积层。...SPP-Net的问题 最后,通过上面的性能评价可以看到,SPP-Net在速度上有大幅的提升,其所提出的共享卷积计算的思想在后续的Fast R-CNN与Faster R-CNN中都在沿用,但是从SPP-Net

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读论文系列:Object Detection SPP-net

本文为您解读SPP-net: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Motivation...Solution 因此突破口有两个, 让卷积层能为不同尺寸的输入产生相同尺寸的输出(SPP) 让全连接层能为不同尺寸的输入产生相同尺寸的输出(全卷积) 全卷积和卷积的区别在于最后不是用全连接层进行分类,...Summary 严格来讲SPP-net不是为detection而生的模型,但是SPP-net为RCNN进化到Fast-RCNN起了很大的借鉴作用,值得一读。...SPP-net的想法很有意思,SPP(Spatial Pyramid Pooling)是对网络结构的一种改进,可能因为是华人写的论文,感觉很好读,含金量个人感觉没有RCNN或者DPM的论文高,但是实验很丰富...,从分类任务和检测任务上的各种网络结构证明SPP的有效性

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目标检测算法SPP-Net详解

这一期的文章离不开上一期的R-CNN,因为SPP-Net是基于R-CNN进化而来的,建议先看上期R-CNN,上期链接如下: 目标检测的里程碑R-CNN通俗详解 SPP-Net全称Spatial Pyramid...为什么这里会插进来一个SPP-Net呢?因为SPP-Net对R-CNN的进化有着比较大的影响。主要改进有以下两点: 特征映射,只需要做一次卷积池化操作。 金字塔池化层,可以适应任意尺寸的输入。...那我们就一起来看一下SPP-Net是怎么做到的? 1. SPP-Net和R-CNN框架区别 SPP-Net的作者是何凯明。...SPP-Net通俗步骤 这里我们仅从SPP-Net的步骤以及与R-CNN不同的地方着手,重点学习下,其他跟R-CNN相同的地方还请移步上一期文章。...SPP-Net步骤 SPP-Net的大致步骤还是跟R-CNN比较类似, a. 首先也是通过SS算法进行候选框选取; b. 接着将原图进行卷积池化进行特征提取,得到特征图; c.

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低功耗蓝牙(BLE) 和 经典蓝牙(SPP) 的区别

低功耗蓝牙(BLE) vs 经典蓝牙(SPP)区别项低功耗蓝牙(BLE)经典蓝牙(SPP 串行端口协议)蓝牙版本蓝牙版本 >= 4.0,又称蓝牙低功耗、蓝牙智能经典蓝牙2.0 或更早版本,经典配对模式在两台蓝牙设备之间建立虚拟串口数据连接...传输速率低带宽:BLE数据速率通常只有1Mbps或更低,主要用于低速度的控制类或监测类数据交换SPP可以达到3Mbps或更高。...而SPP适用于需要大容量数据传输的应用,例如音频设备、文件传输等。看功耗需求:如果你的应用对功耗有严格要求,需要长时间运行,并且传输的数据量较小,那么选择BLE是明智的。...如果你的应用对功耗要求不高,但需要高速数据传输,那么选择SPP可能更合适。看连接距离需求:如果你需要在较远距离进行通信,经典蓝牙通常具备更广泛的连接范围。...综上所述,BLE和SPP是两种不同的蓝牙通信协议,它们在功耗、数据传输速率和连接范围上存在区别。根据应用的需求,选择适合的协议以实现最佳的无线通信效果。

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