SSD的理解,为PyramidBox做准备】的更多相关文章

目标检测主流方法有两大类 two-stage,以rcnn系列为主,采用建议框的方式对目标进行预测,过程首先要经过网络生成候选框,分类背景前景与进行第一次回归,之后再进行一次精细回归. 优点是准确率高,但速度较one-stage慢 one-stage,以yolo .sdd等为主,通过事先制定先验框(对图像均匀进行选取先验框),直接回归出目标的坐标来检测. 优点是速度快,但精度稍微低(均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难,这主要是因为正样本与负样本(背景)极其不均衡,导致模型准确度稍低) SS…
SSD论文贡献: 1. 引入了一种单阶段的检测器,比以前的算法YOLO更准更快,并没有使用RPN和Pooling操作: 2. 使用一个小的卷积滤波器应用在不同的feature map层从而预测BB的类别的BB偏差: 3. 可以在更小的输入图片中得到更好的检测效果(相比Faster-rcnn): 4. 在多个数据集(PASCAL.VOC.COCO.ILSVRC)上面的测试结果表明,它可以获得更高的mAp值: This results in a significant improvement in…
反射是什么? 通俗理解 - 照X光. java:一个类在反射面前就像照X光,清清楚楚明明白白. 应用:我们的ide中,能够"."一下就知道类中的所有方法就是通过反射实现的. XML中配置的class全路径动态生成类.(框架) 程序在运行过程中,动态的创建对象. -- 只要知道类的名称,就可以利用他的字节码对象来创建该类的一个对象. 何为class对象: HelloWorld.java 通过 javac HelloWorld.java   ----->HelloWorld.clas…
Servlet 一句话概括 :处理web浏览器,其他HTTP客户端与服务器上数据库或其他应用交互的中间层 Servlet 生命周期 : 1.类加载, 2.实例化并调用init()方法初始化该 Servlet,(只调用一次) 3.service()(根据请求方法不同调用doGet() 或者 doPost(),此外还有doHead().doPut().doTrace().doDelete().doOptions().destroy()) 4.销毁 HelloWord 级别的使用: 首先配置web.x…
我的理解: QT做应用软件可以很强大,界面足够漂亮(最有意思的是QSS,让我刮目相看),应该是足够了.同时QT也提供了源码,不过超级复杂,难以理解,所以还是无法深入底层.另外它提供了一个额外的好处,就是MAC软件编程不用学COCOA这些太偏门的框架和语言.工作机会不算多但也不算少,总体来说,值得一学. 对于我来说,配置Java烦不胜烦,且Java不深入系统底层,Java还不利于个人开发桌面软件创造财富.能在这个公司不做Java,不做很偏门的产品,不使用偏门的语言,还有钱挣,已经很不错了.何况QT…
SLC缓存什么鬼?TLC评测造假要持续多久 2016.5.5来源:中关村在线 TLC的廉价真的将SSD引入了全面普及的高速公路上,谈到TLC我们更多的理解是TLC的P/E(Program/Erase Count)是否经得起长时间的数据写入,但是这又是一个无解的案例,首先随着NAND Flash工艺的提升,NAND中存储数据的Cell(基本存储单元)栅极上的氧化层化学键更难控制,导致P/E次数随着工艺的提升而缩减,TLC NAND的P/E次数约为1000. 好在随着工艺和技术(3D NAND)的进…
SSD以Page为单位做读写,以Block为单位做垃圾回收,Page一般有16KB大小,Block一般有几十MB大小,SSD写数据的逻辑是: 1)将该块数据所在的Page读出 2)修改该Page中该块数据的内容 3)找出一个新的空闲Block将2)中的Page写入,并将1)中提到的Page所在的Block中的Page标志为脏 理解了写原理,也就明白了为什么顺序写比随机写好了.四个字:垃圾回收!写相同数据量的情况下,顺序写制造更少的垃圾Block,所以比随机写有更高的性能. 这篇文章有详细的描述:…
本宝宝最近心情不会,反正这篇也是搬用别人博客的了:(SSD就是YOLO+anchor(不同feature map 作为input)) 引言 这篇文章是在YOLO[1]之后的一篇文章,这篇文章目前是一篇the-art-of-state的方法.这篇文章可以看到很多前人的影子,我所感受到这篇文章主要借鉴前人的有DeepNultiBox[2].Faster R-CNN[3].YOLO[1].VGG16[4]等. 发表位置 ECCV 2016 PDF.v5 arXiv:1512.02325.pdf 代码托…
1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一. 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车 那是什么车. 最左边是数据输入层(input…
目录 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 1.2 下采样问题 二. SSD细节理解 2.1 六个LOSS 2.2 Anchor生成细节 2.3 Encode&&Decode 2.4 负样本挖掘 参考文献 之前感觉SSD很简单,这两天从头到尾把论文和源码都看了一下,发现之前很多细节都没掌握. 这篇文章只说一些之前遗漏的点,读者阅读有一定基础 @ 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 之前看Fast-RCNN代码对Selective Searc…