MICRON 最新MLC颗粒规格书 MT29F512G08CMCEBJ4/MT29F256G08CECEBJ4/MT29F128G08CBCEBJ4

这是SSD.Tensorflow的github项目，方便大家下载，里面还附加了一些脚本 海马的 数据集 测试图片，方便大家测试 重现内容。

慧荣SM2246TX 原理电路图. 慧荣SM2246TX是一款比较常用的固态硬盘的主控了，很多品牌都在使用这个主控，特别是比较老的一些固态硬盘.

网上大多代码为yolo3+deepsort,我自己稍微改了一下,改成mxnet的ssd+deepsort,通过学习deepsort才知道原来检测与deepsort就像两块积木一样,拼接在一起就好了

软件介绍: JMF60X ssd固态硬盘QC tool vB.0.6功能：Check Model Number (SATA)Check Firmware Version(SATA)Check Vendor Name(USB)Check Product Name(USB)Check Capacity size．Check Serial NumberFolder compare(File System mode)File R/W test(File System mode)Partial R/W test(LBA mode)Full R/W test(LBA mode)Percentaqe R/W test．(LBA mode)Erase All Data.Format(NTFS/FAT32).(File System mode)

基于SSD算法的人脸目标检测的研究.pdf

为改善一阶段目标检测算法检测精度较差的缺陷，提出一种基于SSD的高效多目标定位检测算法FSD。该算法主要从两个方面对一阶段目标检测算法进行改进：设计了一个更高效的密集残差网络，即R-DenseNet，通过采用一种更窄的密集网络结构形式，在保持特征提取容量的同时降低了计算复杂度，从而提高了算法的检测和收敛性能；改进了损失函数，通过抑制易分样本在损失函数中的权重，提高算法的鲁棒性，改善了目标检测中样本失衡的现象。采用Tensorflow深度学习框架部署网络，并在搭载Nvidia Titan X的Ubuntu上开展实验，实验表明FSD在COCO和PASCAL VOC这两个目标检测数据集上上都取得了最高的检测精度，其中FSD300D的检测精度相比SSD300有3.7%提升，检测相率比SSD有10.87%提升。

提出了一种基于深度学习的多视窗 SSD(Single Shot multibox Detector)目标检测方法。首先 阐述了经典 SSD 方法的模型与工作原理，并根据卷积感受野的概念和模型特征层与原始图像的映射 关系，分析了各层级卷积感受野大小和特征层上默认框在原始图像上的映射区域尺寸，揭示了经典 SSD 方法在小目标检测上不足的原因。基于此，提出了一种多视窗 SSD 模型，阐述了其模型结构与工 作原理，并通过 106 张小目标图像数据集测试，评估和对比了多视窗 SSD 方法与经典 SSD 方法在小 目标检测上的物体检索能力与物体检测精度。结果表明：在置信度阈值为 0.4 的条件下，多视窗 SSD 方法的 AF(Average F-measure)为 0.729，mAP(mean Average Precision)为 0.644，相比于经典 SSD 方法 分别提高了 0.169 和 0.131，验证了所提出算法的有效性。

这里有SSD3包括exercise和quiz的答案~ 很全 而且很正确 我自己也用过的~

从带代码进行一些自定义更改 ssds.pytorch 适用于pytorch，python3的Single Shot MultiBox Detector及其变种的存储库。 当前，它包含以下功能： 多种SSD变体：ssd，rfb，fssd，ssd-lite，rfb-lite，fssd-lite 多基础网络：VGG，Mobilenet V1 / V2 免费图片大小 使用可视化：训练损失，评估损失/ mAP，例如弓箭手箱。 此存储库取决于 ， ， ， 和。 谢谢你的工作。 目录 安装 安装pytorch 通过pip install -r ./requirements.txt安装要求pip install -r ./requirements.txt 用法 训练，测试和演示一些特定模型。 请使用模型配置文件运行文件夹中的相关文件，例如： python train.py --cfg