YOLO.SSD.FPN.Mask-RCNN检测模型对比 一．YOLO(you only look once) YOLO 属于回归系列的目标检测方法,与滑窗和后续区域划分的检测方法不同,他把检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标.box中包含物体的置信度和物体所属类别概率,可以实现端到端的检测性能优化 原理如下: 输入一张图片,图片中包含N个object,每个object包含4个坐标(x,y,w,h)和1个lab

http://bbs.pcbeta.com/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=1786284&pid=48341400RAMOS和SSD对比内存太小会限制人的想象能力.远景这边,很多是正常的windows用户,极客不是很多.RAMOS系统,以WIN7X64为例,8GB内存是温饱,16GB内存是小康,32GB内存是土豪.子非鱼又焉知鱼之乐?SSD的确是便宜,又怎能和RAMOS相比?RAMOS不过是一次性投入内存条而已,对于系统中长期预

U盘因其小巧方便,逐步取代了笨重的移动硬盘和光驱,成为最普及的存储介质.现在的主板BIOS也将支持USB启动,作为标准之一,再过几年,光驱时代可能就要终结了.从早期的16MU盘,到现在动辄几个G,U盘的容量有了数量级的飞跃,但普通U盘的读写速度却没有太大的提高.原因在于U盘多用于即插即用的场合,且受限于USB2.0接口,做多通道的意义不是很大,随着USB3.0的普及和U盘成本的下降,这个现状可能会改变. 高速U盘采用高性能的主控芯片和多片Nand flash,通过并行处理技术,将N片低速Flas

SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 作者 intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco

from: http://alanwu.blog.51cto.com/3652632/865235 标签:SSD 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://alanwu.blog.51cto.com/3652632/865235 上个月Intel发布了基于PCI-Express的新款SSD 910系列,可以说这一款产品和Fusion在性能上可以一比高下,都可以达到1.5GB/s的持续数据吞吐量.Intel新推出的SSD和

本文转载自: http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.html SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 作者 intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www

"Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors." Huang J, Rathod V, Sun C, Zhu M, Korattikara A, Fathi A, Fischer I, Wojna Z, Song Y, Guadarrama S, Murphy K, CVPR 2017 ------------------------------------ 本文为作者原创,转载请注明出处(ht

一 简介 谈谈磁盘IO的问题二 目的:如何进行IO性能问题的排查 二  linux角度   一 机械硬盘基本定义       寻道时间,表示磁头在不同磁道之间移动的时间(最耗时).       旋转延迟,表示在磁道找到时,中轴带动盘面旋转到合适的扇区开头处.       传输时间,表示盘面继续转动,实际读取数据的时间 二 机械盘与SSD盘的对比 1 无论是SSD还是机械盘,随机读写IO的效率都远远低于顺序读写IO 1 对于机械盘,随机读写IO会增加更多的盘片旋转和磁头寻道时间 2 对于SSD硬盘

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

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ moviepy音视频剪辑模块的视频剪辑基类VideoClip的fl_image方法用于进行对剪辑帧数据进行变换. 调用语法:fl_image(self, image_func, apply_to=None). fl_image方法是对get_frame方法获取的帧进行变换的方法,本质上是<moviepy音视频剪辑:moviepy中的剪辑基类Clip详解>介绍的fl方法在内容变换方面的一种变种. 参数说明: image_func:参数image_func

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.概述 在<moviepy音视频剪辑:moviepy中的剪辑基类Clip详解>和<moviepy音视频剪辑:moviepy中的剪辑基类Clip的属性和方法详解>介绍了剪辑相关类及类关系.可以看到视频剪辑类VideoClip是其中非常重要的一个剪辑类,它主要有六个直接子类(VideofileClip. ImageSequenceClip.CompositeVideoClip.ImageClip.DataVideoClip.UpdatedVi

表结构如下: CREATE TABLE `tab_AAA` (  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,  `customer_no` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_type` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ,  `agreement_version` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' ',  `agreement_statu

利用Windows内置工具winsat测试硬盘速度(SSD&机械盘对比) 以下是红色内容是在命令行运行: C:\Users\Administrator>winsat diskWindows 系统评估工具> 正在运行: 功能枚举 ''> 运行时间 00:00:00.00> 正在运行: 存储评估 '-seq -read -n 1'> 运行时间 00:00:05.79> 正在运行: 存储评估 '-ran -read -n 1'> 运行时间 00:00:00.48

固态硬盘和机械硬盘的区别 机械硬盘 磁头是不是直接和盘片接触的呢 磁盘中有几个盘片 机械硬盘的工作原理 固态硬盘的寻址方式 SMR叠瓦式真的比PMR优秀吗 固态硬盘 主控芯片 闪存颗粒 缓存单元 固态硬盘的工作原理 闪存最基础的结构:浮栅晶体管 写入数据 读取数据 机械硬盘对比固态硬盘 参考 固态硬盘和机械硬盘的区别 机械硬盘 机械硬盘即是传统普通硬盘,硬盘的物理结构一般由磁头与盘片.电动机.主控芯片与排线等部件组成. 所有的数据都是存储在盘片中的,盘面物理上讲就是一个铝合金或者玻璃盘子,上面涂

SSD性能测试顺序写 16k iops 85061.08顺序写 8k iops 146250.93顺序写 4k iops 239816.69顺序写 2k iops 294540.87顺序写 1k iops 347170.06 随机写 16k iops 21865.24随机写 8k iops 26602.18随机写 4k iops 34485.49随机写 2k iops 35115.20随机写 1k iops 34913.40 顺序读 16k iops 157199.17顺序读 8k iops 2

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈