如何查看SSD还能用多久？...固态硬盘寿命检测方法 关于固态硬盘和机械硬盘的使用寿命对比，理论上来说呢，固态硬盘的寿命是不如机械硬盘的，不过实际运用情况下，SSD由于抗震能力强，实际用起来寿命可能比机械硬盘还长，毕竟很多机械硬盘都是高速旋转过程中...图一：使用CrystalDiskInfo检测我笔记本自带的固态硬盘的剩余寿命还有92%。 ? 图二：使用CrystalDiskInfo检测我去年底新加装的一块固态硬盘的剩余寿命还有100%。 ?...CrystalDiskInfo ---- 版权声明：本站原创文章 如何查看SSD还能用多久？固态硬盘寿命检测方法（建议收藏） 由 小维 发表！ 转载请注明：如何查看SSD还能用多久？...固态硬盘寿命检测方法（建议收藏） - 小维的个人博客 部分素材来源于网络，如有侵权请联系删除！
【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...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。...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.
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
随着技术的发展，我们使用的存储器也各种各样，虽然都基于芯片颗粒，但表现截然不同，比如说读写次数限制，或者叫寿命，SSD固态硬盘就有限制，DRAM内存却没有。...SSD则是外部存储，用来长久保存数据，属于非易失性存储，断电后数据还在，但是相对速度慢、延迟高，HDD机械硬盘、U盘、光盘等也是此类。...SSD的存储介质是NAND闪存颗粒，需要施加不同的电压、改变内部状态来存储数据，随着时间的流逝、读写次数的增加，会出现物理性的损耗，最终不可用。...NAND闪存的寿命一般用P/E编程擦写次数来描述，写满一次容量就损失一次P/E。...但另一方面，SLC、MLC、TLC、QLC的存储密度越来越大，SSD容量也越来越大，写满的概率越来越低，所以整个SSD的实际寿命其实并没有大大缩短，一般应用无需过分担忧寿命问题。
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/82083846 前段时间使用caffe版本的SSD训练人脸检测，效果还不错，在FDDB上测试了下结果最终只有...为了分析训练的SSD在FDDB上对于哪些类型的人脸检测结果较差，结果如下:蓝色的椭圆为FDDB的原始标注，红色的矩形为现有的SSD检测结果。 ?...可以看到： 很模糊的脸没有检测到 还有些基本上算不上脸 极少数是人脸的确实没有检测到 发现FDDB中不少人脸基本可以不算是人脸，因此对FDDB的检测结果的意义有点怀疑了。...SSD做检测训练的时候注意： 自己没有必要做简单的数据增强（例如翻转啥的），SSD训练过程中会做数据集增强 训练的数据集，不要用很模糊的人脸，或者很小的人脸，这样会导致训练发散los=Nan如下图（可能...这个工具标注坐标的时候仅支持VOC,YOLO格式的，我用的是SSD因此在标注完要将YOLO格式转化为SSD格式。
需要在跟踪模型的前面把检测模型加进去，传统使用一些背景建模和轨迹建模的方式来做，对于动摄像头以及复杂背景的适应性都比较差，所以考虑用深度学习的方法来做。...我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。...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。...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(...，并且他们的box坐标会有些许不同，这里并没有去掉重复的目标，而是在下文 中专门用了一个函数来去重 """ # 检测有没有超出检测边缘 rbboxes =
前言 昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。...摘要 本文提出了仅需要单个卷积神经网络就能完成目标检测的算法，并命名为SSD(Single Shot Detector)。...本文的贡献如下： 提出了SSD算法---多类别单阶检测器， 要比其它的单阶段检测器（YOLO）快，而且更准确； SSD的核心部分是，在特征图上应用小卷积滤波器，预测分类得分和一个固定集合的默认边界框的偏移...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。...另外，SSD对小目标的检测没有大目标好，因为随着网络的加深，在高层特征图中小目标的信息丢失掉了，适当增大输入图片的尺寸可以提升小目标的检测效果。
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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。...bounding box 3） 采用NMS处理不同特征映射的bounding box，删掉部分重叠或者不正确的bounding box，得到最终的检测框。...SSD为每个检测层都预定义了不同大小的先验框(Prior boxes), Conv4_3、Conv10_2和Conv11_2分别有4种先验框，而Conv7、Conv8_2和Conv9_2分别有6种先验框...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。
相比Yolo，SSD采用CNN来直接进行检测，而不是 ? 像Yolo那样在全连接层之后做检测。...其实采用卷积直接做检测只是SSD相比Yolo的其中一个不同点，另外还有两个重要的改变，一是SSD提取了不同尺度的特征图来做检测，大尺度特征图（较靠前的特征图）可以用来检测小物体，而小尺度特征图（较靠后的特征图...图5 SSD的先验框 SSD的检测值也与Yolo不太一样。对于每个单元的每个先验框，其都输出一套独立的检测值，对应一个边界框，主要分为两个部分。...上面是SSD模型，下面是Yolo模型，可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。...SSD与其它检测算法的对比结果（在VOC2007数据集）如表2所示，基本可以看到，SSD与Faster R-CNN有同样的准确度，并且与Yolo具有同样较快地检测速度。
SSD持续在企业关键应用落地并大规模部署。从MLC，TLC再到QLC，容量逐渐增大成本逐渐降低，但基于SSD技术的实现原理，寿命问题也愈发突出。...写放大与寿命 SSD不能像内存和机械硬盘直接覆盖旧数据，只能擦除Block后再写入其中一个“干净”的Page。...众所周知，闪存颗粒存在擦写次数的限制，所以在衡量SSD寿命时，通常会以TBW（或DWPD）为衡量依据。写放大导致了闪存颗粒擦写次数的“放大”，进一步降低寿命。有如下计算公式: ?...当然业界也在提高SSD存储颗粒的擦写次数、GC算法方面持续发力，同时，结合可计算存储的透明压缩，也为SSD寿命及稳定性的提升带来了新的方向。...JESD219（JEDEC中专门介绍SSD寿命测试中分析工作负载的文档）分析了企业级SSD工作负载的特点，并在此基础上进行严格的数据负载模拟测试。
): https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD SSD网络结构以及原理 首先使用VGG16作为base network，然后同其它的检测网络一样替换掉VGG16...网络结构的变化，又加入了4个卷积层，SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。...SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上进行，为了保证网络对小目标有很好检测效果，检测过程也在基础网络特征图...作者认为，这是由于SSD使用conv4_3低级feature去检测小目标，而低级特征卷积层数少，存在特征提取不充分的问题。...Detector)对小目标的检测效果不好？
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com...https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550566.html 还是以在谷歌colab上为例： cd /content/drive/My Drive/pytorch_ssd...import build_ssd 加载谷歌网盘： from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 加载模型： net = build_ssd...('test', 300, 3) # initialize SSD net.load_weights('weights/ssd300_MASK_5000.pth') 可视化要检测的图像： # image...至此，使用pytorch-ssd训练测试自己数据集就全部完成啦。
OpenCV行人检测我们使用HOG特征提取+SVM训练，使用默认API检测，详细了解可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75705284 使用的测试原图： ?...0, 255), 2) cv2.imshow("people_detector", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 检测结果...接下来使用TensorFlow SSD训练好的模型ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28进行测试，代码如下： import os import sys import tarfile...MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28' #MODEL_FILE = 'D:/tensorflow/' + MODEL_NAME + '.tar.gz...对比之下，TensorFlow SSD行人检测明显好于OpenCV Hog+SVM，所以后面如果你对目标检测有兴趣，可以看看深度学习相关的，比如TensorFlow目标检测相关。
目标检测由两个独立的任务组成，即分类和定位。R-CNN 系列目标检测器由两个阶段组成，分别是区域提议网络和分类和框细化头。然而，这种2阶段的检测模型已经基本被单阶段的模型替代了。...在本文中，我想介绍 Single Shot MultiBox Detector (SSD)。...这些层的大小逐渐减小，并允许在多个尺度上进行检测预测。因此，我们传入网络的输入是从 VGG-16 网络获得的 conv7 特征。...class SSD300(nn.Module): """ The SSD300 network - encapsulates the base VGG network, auxiliary...我希望我设法使 SSD 易于理解和掌握。我尝试使用代码，以便您能够将过程可视化。花点时间去理解它。此外，如果您尝试自己使用它会更好。下次我将写关于 YOLO 系列物体检测器的文章。
http://arxiv.org/abs/1512.02325 该文章在既保证速度，又要保证精度的情况下，提出了SSD物体检测模型，与现在流行的检测模型一样，将检测过程整个成一个single deep...便于训练与优化，同时提高检测速度。...项目代码地址： https://github.com/kuhung/SSD_keras 模型效果 模型对载具的检测 ? ? 模型对动物的检测 ? ? 模型的视频检测 ?....hdf5 into SSD_keras 对于图片的检测 https://github.com/kuhung/SSD_keras/blob/master/SSD.ipynb 若要剪切图片为下一步处理做准备...https://github.com/kuhung/SSD_keras/blob/master/SSD_crop.py 检测视频 cd video_utils python videotest_example.py
SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，...本文取消了候选区域提取步骤，通过采用一系列设计在检测上得到较好的精度和速度 contributions ： 1）提出的 SSD 比 YOLO v1 速度快，精度好， 和 Faster R-CNN 精度差不多...2.1 SSD Model ?...SSD网络包括两个部分，前面的是基础网络，就是用于图像分类的标准网络，但是把涉及到分类的层全部裁掉，称为 base network ，后面的网络是我们自己设计的辅助结构用于实现检测，SSD设计特色如下：...2.2 Training SSD 的训练和 给予候选区域提取的检测器的训练最大区别在于 真值信息需要和 一组固定检测输出中的某一特定输出结果联系起来。 YOLO的训练已有类似的需求。
睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台 学习前言 什么是SSD目标检测算法 源码下载 SSD实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 2、从特征获取预测结果 3、预测结果的解码 4、...什么是SSD目标检测算法 SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样...SSD的英文全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot说明SSD算法属于one-stage方法，MultiBox说明SSD算法基于多框预测。...# 如果想要检测小物体，可以修改anchors_size # 一般调小浅层先验框的大小就行了！因为浅层负责小物体检测！...classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)，该算法属于One-Stage类算法范畴。...One-Stage：SSD YOLO One-Stage算法不需要Region Proposals阶段，可以直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果。...SSD模型结构 SSD算法的模型结构简单的说包括VGG16基础网络和后面的特征提取检测网络，我们逐一学习。 基础网络 SSD算法的基础网络是VGG16，我们先复习下VGG16的网络结构，如下图： ?...SSD检测实例 我们知道根据特征图往输入图片上映射候选框会根据特征图大小进行不同比例的映射，也就是说前面的特征图，比如Conv4和Conv7映射的候选框偏小，可以用来检测小物体；Conv8和Conv9映射的候选框尺寸中等...这样实现的检测不同尺度物体的目的。接下来，我们实例看一下SSD的预测过程，如下图： ?
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