NVMe最新协议版本

SSD，voc_weights_resnet.pth神经网络权重

建兴T9固态硬盘，升级降温固件，可以降低硬盘温度改善硬盘性能

固态硬盘提升速度和保护的最佳利器,BT下载对硬盘的损伤减小到最小 本软件仅供分享和研究

tensorrt_demos 展示如何使用TensorRT优化caffe / tensorflow / darknet模型并在NVIDIA Jetson或x86_64 PC平台上运行推理的示例。 在Jetson Nano上以约4.6 FPS运行优化的“ yolov4-416”物体检测器。 在Jetson Nano上以约4.9 FPS的速度运行优化的“ yolov3-416”物体检测器。 在Jetson Nano上以27〜28 FPS运行优化的“ ssd_mobilenet_v1_coco”对象检测器（“ trt_ssd_async.py”）。 在Jetson Nano上以6〜11 FPS运行非常精确的优化“ MTCNN”面部检测器。 在Jetson Nano上以“每张图像〜16毫秒（仅供参考）”运行优化的“ GoogLeNet”图像分类器。 除了Jetson Nano，所有演

英特尔硬盘检测工具

可用于win7 X64系统SSD硬盘缓存设置，首先需装有SSD硬盘。

目录一、前言二、实现细节1、前提条件2、数据标注2.1 Labelme2.1.1 工具特点简介2.1.2 工具安装2.1.3 工具使用简介2.2 LabelImg2.2.1 工具安装2.2.2 工具使用简介3、标签预处理3.1 PASCAL VOC数据集格式详解3.2 构造新的PASCAL VOC数据集3.3 COCO数据集格式详解3.4 构造新的COCO数据集4、搭建SSD运行环境5、修改代码训练网络5.1 代码架构详解5.2 修改网络配置参数5.3 修改VOC类别参数5.4 下载模型5.5 训练模型5.6 Loss和Accuracy可视化5.7 模型测试和效果分析6、SSD性能改进7、Py

该文章是博主自己在大一上学期学习SSD1时的结课任务——教师注册系统的总结。由于博主使用的是Mac，在配置环境和运行程序中遇见很多困难需要自己解决，在此将自己的一些经验分享给大家。里面是一些关于JDK的安装和Java和tomcat环境配置的一些介绍。

ssd-text_detection, 一种改进的文本检测SSD模型 ssd文本检测：文本检测器这是一种用于文本检测的改进的SSD模型。高速cnn相比，SSD更快。 在我的expriment中，SSD对于每个图像只需要 0.05秒。免责声明这是 mxnet SSD的一个实现。 官方知识库在这里是可用