1 SSD基礎原理 1.1 SSD網絡結構 SSD使用VGG-16-Atrous作為基礎網絡,其中黃色部分為在VGG-16基礎網絡上填加的特征提取層。SSD與yolo不同之處是除了在最終特征圖上做目標檢測之外,還在之前選取的5個特特征圖上進行預測。 SSD圖1為SSD網絡進行一次預測 ...
SSD主要由SSD控制器,FLASH存儲陣列,板上DRAM 可選 ,以及跟HOST接口 諸如SATA,SAS, PCIe等 組成。 SSD主控通過若干個通道 channel 並行操作多塊FLASH顆粒,類似RAID ,大大提高底層的帶寬。舉個例子,假設主控與FLASH顆粒之間有 個通道,每個通道上掛載了一個閃存顆粒,HOST與FLASH之間數據傳輸速率為 MB s。該閃存顆粒Page大小為 KB ...
2017-04-11 11:52 0 4729 推薦指數:
1 SSD基礎原理 1.1 SSD網絡結構 SSD使用VGG-16-Atrous作為基礎網絡,其中黃色部分為在VGG-16基礎網絡上填加的特征提取層。SSD與yolo不同之處是除了在最終特征圖上做目標檢測之外,還在之前選取的5個特特征圖上進行預測。 SSD圖1為SSD網絡進行一次預測 ...
眾所周知SSD的讀寫速度遠比hdd磁盤要快,理解ssd的工作原理使我們開發處高效儲存方案。 linux 相關指令 fstrim --fstab --verbose ## 回收(discard)文件系統上對應磁盤未使用的塊 blkdiscard /dev/nvme1n1 ## 回收並擦除 ...
Paper: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf SSD用神經網絡(VGG)提取多層feature map ,來實現對不同大小物體的檢測。如下圖所示: We use the VGG-16 network as a base, but other ...
SSD算法介紹 SSD屬於one-stage檢測方法,主要通過了直接回歸目標類別和位置的方式。在進行預測時也正是由於通過不同尺度的特征層上進行預測,所以在圖像低分辨率時也能很好的對目標進行檢測,保證其精度。在訓練的過程中采用了端到端的方式進行訓練。 SSD網絡結構 基礎網絡使用 ...
通過https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch,結合論文https://arxiv.org/abs/1512.02325來理解ssd. ssd由三部分組成: base extra predict base原論文里用的是vgg16去掉全連接層 ...
通過https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch,結合論文https://arxiv.org/abs/1512.02325來理解ssd. ssd由三部分組成: base extra predict base原論文里用的是vgg16去掉全連接層 ...
SSD網絡是一種單階段的目標檢測方法,目標檢測方法旨在給定的圖片中找出目標物體的坐標位置和所屬類別。我們在這里來梳理一下訓練的大致流程謹供參考,我參考的算法實現為:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 1.特征提取 SSD網絡的輸入一般 ...
一.固態硬盤的硬件架構 固態硬盤主要由SSD控制器和Flash memory陣列組成,通過Host Interface和主機進行數據交互。目前主要的接口有SATA,NVME和PCIe,NVME由於成本低,速度快,將會是未來的主流。SSD控制器一般包含2個核心,其中一個核心用做Flash控制器 ...