SSD 是使用 VGG19 网络作为特征提取器(和 Faster R-CNN 中使用的 CNN 一样)的单次检测器.我们在该网络之后添加自定义卷积层(蓝色),并使用卷积核(绿色)执行预测. 同时对类别和位置执行单次预测. 然而,卷积层降低了空间维度和分辨率.因此上述模型仅可以检测较大的目标.为了解决该问题,我们从多个特征图上执行独立的目标检测. 使用多尺度特征图用于检测. 以下是特征图图示. SSD 使用卷积网络中较深的层来检测目标.如果我们按接近真实的比例重绘上图,我们会发现图像的空间分辨率已

1."softwar”:1953年Richard R.Carhart在备忘录中使用software一词2.软件工程 1968 年北大西洋公约组织在前联邦德国开会提出的 1968年秋季,NATO(北约)的科技委员会召集了近50名一流的编程人员.计算机科学家和工业界巨头,讨论和制定摆脱“软件危机”的对策.在那次会议上第一次提出了软件工程(software engineering)这个概念. 软件工程是一门研究如何用系统化.规范化.数量化等工程原则和方法去进行软件的开发和维护的学科.软件工程包括两方面

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region

Prerequisite: VGG Ref: [Object Tracking] Localization and Detection SSD Paper: http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 SSD Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 [Origin, Liu et al., 2015] 17 pages. 摘要: 我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法. 我们的方法,名为SS

SSD KeyWords:Real-time Object Detection; Convolutional Neural Network Introduction 目前最尖端(State-of-art)的目标检测方法是以下方法的变体: 假设边界框(Hypothesize bounding boxex) 为每个盒子重新采样像素或者特征(Resample pixels or features for each box) 应用更好品质的分类器(apply a high quality classif

转自http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 作者:Ai_Smith 本文翻译而来,如有侵权,请联系博主删除.未经博主允许,请勿转载.每晚泡脚,闲来无事,所以就边泡边翻译了SSD论文,总感觉英文看着不习惯,还是中文好理解,也是和大家一起学习.菜鸟水平有限,恳求大家指出错误之处.本翻译仅作交流之用,请勿用于其他. SSD: Single Shot MultiBoxDetector Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 ,Du

论文标题:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文作者:Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu,Alexander C. Berg 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD 的GitHub地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 参考的S

0. 背景 经过了rcnn,spp,fast rcnn, faster rcnn,yolo,这里又到了ssd模型. faster rcnn的贡献是将候选框区域提取的部分也集成到CNN中去,并且与对象的分类和候选框区域微调共享同一个基CNN,而其中还是存在需要做4步训练的方法(作者虽然后续也实现了近似联合训练的方法): 不过yolo就比较暴力,直接将最后的feature map硬编码成7*7的网格,每个神经元就是一个如faster rcnn中RPN的划框,先验的将faster rcnn的RPN的工

笔者目前开发运维的存储系统的服务器都跑在SSD之上,目前单机服务器最大的SSD容量有4T之多.(公司好有钱,以前在实验室都只有机械硬盘用的~~)但SSD本身的特性与机械硬盘差距较大,虽然说在性能上有诸多优势,但是如果使用的方式方法不对,反而会事倍功半.所以笔者花时间调研了一下固态硬盘的结构与特性,并且总结了一些避免SSD写放大性能下降的法则,希望对大家有所帮助~~ 1.SSD的写放大 首先我们来看看什么是写放大,写放大(Write amplification)是2008年,由英特尔和Silico

NVMe是个啥?未来SSD主流标准早知 关注固态硬盘的朋友应该对于这个词汇并不陌生,特别是今年NVMe也频繁出现在各大媒体文章中,随着高端SSD市场逐渐从SATA专项PCI-E时,以前的AHCI标准已经有点跟不上SSD的性能要求的发展了,那么什么是NVMe呢?对于使用它的SSD又有什么优势呢?今天就跟着笔者一起来了解NVMe. NVMe是个啥?未来SSD主流标准早知道 相信不少朋友都知道如果想要让SSD发挥全部的实力,需要在BIOS里面把SATA模式设置成AHCI模式.这样对于SSD来说能够获得

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.01241 DSOD:从零开始学习深度有监督的目标检测器 Abstract摘要: 我们提出了深入的监督对象检测器(DSOD),一个框架,可以从零开始学目标探测器.艺术对象的对象的状态在很大程度上依赖于下架网络预培训的大规模数据分类如ImageNet,造成学习偏差由于双方的损失函数和分类和检测任务之间的类别分布的差异.对检测任务进行模型微调可以在一定程度上缓解这种偏见,但不能从根本上消除这种偏见.此外,将经过训练的模型从分类转移到差异

第22章 其他产品的选择 本章将为读者介绍其他的数据库产品,主要是NoSQL产品的选择.读者在熟悉MySQL之外,也应该了解其他的数据库产品.本章的目的是给读者一个引导,如何选择一些NoSQL产品,而不是推介或否定某些NoSQL产品,读者应该自己研究最新的稳定版本的NoSQL产品,确定是否符合生产环境的需要.在介绍NoSQL产品 之前,有必要先了解一下列式数据库产品. 22.1 列式数据库产品 数据的存储可以简单地理解为,行式数据库,即把每行的数据串起来存储在数据库内,而列式数据库则是把每列的数

这几天读了SSD论文的原理部分,看了别人的翻译,发现很多应该都是google直接翻译过来的,有些地方读的不是很通顺,自己就在自己的理解和搜索的基础上对我看的那篇翻译做了一些修改.[原文地址:http://noahsnail.com/2017/12/11/2017-12-11-Single%20Shot%20MultiBox%20Detector%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%BF%BB%E8%AF%91%E2%80%94%E2%80%94%E4%B8%AD%E8%8B%B1%E6%9

你只需要看一个层次的特征 摘要:本文回顾了单阶段检测器的特征金字塔网络(FPN),指出FPN的成功在于其对目标检测优化问题的分治解决,而不是多尺度特征融合.从优化的角度来看,我们引入了一种替代的方法来解决这个问题,而不是采用复杂的特征金字塔,这个方法就是利用一个层次的特征进行检测.在简单有效的基础上,提出了You Only Look One-level Feature (YOLOF).在我们的方法中,提出了两个关键组件,膨胀编码器和均匀匹配,并带来了相当大的改进.在COCO基准上的大量实验证明了

注意:以下内容如果没有特别申明,默认使用的EF6.0版本,code first模式. 推荐MiniProfiler插件 工欲善其事,必先利其器. 我们使用EF和在很大程度提高了开发速度,不过随之带来的是很多性能低下的写法和生成不太高效的sql. 虽然我们可以使用SQL Server Profiler来监控执行的sql,不过个人觉得实属麻烦,每次需要打开.过滤.清除.关闭. 在这里强烈推荐一个插件MiniProfiler.实时监控页面请求对应执行的sql语句.执行时间.简单.方便.针对性强. 如图

CI Weekly 围绕『 软件工程效率提升』 进行一系列技术内容分享,包括国内外持续集成.持续交付,持续部署.自动化测试. DevOps 等实践教程.工具与资源,以及一些工程师文化相关的程序员 Tips .同步于 flow.ci Blog.微信公众号.官方微博,知乎专栏,简书,欢迎关注或投稿:) 上周,我们对 flow.ci 做了比较多的功能优化: 1.iOS 项目持续集成 iOS 项目支持 Carthage 依赖管理: 去除 iOS 项目中自动管理证书设置,防止 Xcode8 编译失: 解决

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

1.Promise介绍 Promise最早是社区提出和实现,后面ES6将其写入标准,并原生提供Promise对象,是一种异步编程的解决方案,具体的概念大家可以去查看相关的资料.传统上处理异步都是以callback回调函数的方式完成,但是当回调嵌套的太多,便会使程序很难理解,如下所示 function a(cb){ console.log('a...'); cb('a'); } function b(cb){ console.log('b...'); cb('b'); } function c(c

转自:http://www.cnblogs.com/zhaopei/p/5721789.html [推荐]初级.NET程序员,你必须知道的EF知识和经验   阅读目录   [本文已下咒.先顶后看,会涨工资的哦 :)] 注意:以下内容如果没有特别申明,默认使用的EF6.0版本,code first模式. 推荐MiniProfiler插件 工欲善其事,必先利其器. 我们使用EF和在很大程度提高了开发速度,不过随之带来的是很多性能低下的写法和生成不太高效的sql. 虽然我们可以使用SQL Server

面向对象编程(Object Oriented Programming,OOP)是当前最主流的编程范式之一,Java是一门纯面向对象的编程语言.我们常说C++是一门面向对象的编程语言,C++是C语言的一个超集,它在C语言的基础上突破性的添加了类的概念,增加了面向对象的特点. 首先,C++是一门非常强大的语言,它几乎可以做到其他编程语言所能做到的所有事情,但是由于其繁杂的语法等等原因导致C++的学习成本过高,在这样地背景下,Java逐渐取代并且成为了一门主流的编程语言.而理解面向对象,首先要理解基本

XSS攻击很多发生在用户在可以输入的地方输入了不友好的内容,根本处理方法是在输入内容中进行过滤 PHP或者java,基本都有现成的jar包或者php框架,调用自动过滤用户的输入内容,避免了XSS 防御的方式有以下几种: 1.HttpOnly防止劫取Cookie HttpOnly最早由微软提出,至今已经成为一个标准.浏览器将禁止页面的Javascript访问带有HttpOnly属性的Cookie.很多网站将用来认证的cookies设置为httponly 很多简单的xss攻击就是输入js来获取coo