(本文翻译自:SSD:Single Shot Detector) 摘要 我们提出仅用一个深层神经网络检测便可以在图像上检测目标的方法。我们的方法称作SSD,它把边界框的输出空间离散化成一系列的默认框(default box),这些默认框在特征图的每个位置有不同的宽高比和尺寸。在预测的时候,网络在每个默认框都为所有的类别生成了代表该类别存在的...
1、SLC（Single Level Cell）颗粒 SLC颗粒采用单层细胞存储技术，每个存储单元只能存储一个比特。这种颗粒的特点是读写速度快、耐久性好、稳定性高，但制造成本较高。SLC颗粒主要应用于对速度、耐久性和稳定性要求极高的领域，如金融、医疗、军事等领域。2、MLC（Multi Level Cell）颗粒 MLC颗粒采用多层细胞存储技术...
SR-IOV Single-Root I/O Virtualization,单根 I/O虚拟化。是一种基于硬件的虚拟化解决方案,通过利用PF和VF的属性,将一个设备虚拟出多个PCIe设备,利于虚拟机操作,从而大大减轻宿主机的CPU负荷,提高性能和可伸缩性,帮助系统解决虚拟机SSD盘的QoS问题,可支持更多数量的虚拟机业务。VM可直接与VF通信,不需要Hypervisor接...
SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解 在这篇文章中,我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。 该算法属于一次性分类器系列,因此它的速度很快,非常适合嵌入到实时应用程序中。 SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标,并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构...
本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。 与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS)。
SLC缓存(Single-Level Cell Cache)通过在TLC或QLC闪存芯片内部分区域模拟SLC工作模式,即每个存储单元仅存储1bit数据。这种方式能够极大提升写入速度,因为SLC的擦写速度远高于TLC。 1.1 为什么需要SLC缓存? TLC和QLC闪存的每个存储单元存储多bit数据,其写入和擦除操作需要更加精确的电压调整,这导致了速度较慢。与TLC和QL...
SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016https://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)SSD 的核心是 使用小的卷积...
SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO又有明显的mAP优势(不过已经被CVPR 2017的YOLO9000超越)。 图1 速度对比 SSD具有如下主要特点: ...
当我们谈论SSD存储产品时,SLC、MLC、TLC、QLC和PLC这些术语经常会被提及。它们代表了闪存颗粒的不同类型,每种类型都有其独特的特点和应用场景。 SLC(Single-Level Cell)是单层式储存的代表,每单元仅存储1bit信息。虽然其存储容量有限,但SLC以其出色的性能而著称,包括长寿命(约10万次擦写)、高读写速度、精确的数...
若仍按照Single-plane read和Multi-plane read的方式读写，则盘的总的并发度也会相应降低，导致性能有所降低。相比Single-plane read和Multi-plane read，AIPR通过提高并发度来增高数据传输总线的利用率进而提高随机读性能，与小容量盘的随机读性能提升显著。基于存储即平台战略的新一代SSD高速存储介质 采用AIPR技术的...