ecs服务器 虚拟主机 内容精选 换一换 GaussDB(DWS) 提供的gsql命令行客户端，它的运行环境是Linux操作系统，在使用gsql客户端远程连接GaussDB(DWS) 集群之前，需要准备一个Linux主机用于安装和运行gsql客户端。如果通过公网地址访问集群&#x…

邮箱收件服务器主机名是什么 内容精选 换一换 FTP/SFTP连接适用于从线下文件服务器或ECS服务器上迁移文件到OBS或数据库。当前仅支持Linux操作系统的FTP 服务器。连接FTP或SFTP服务器时，他们的连接参数相同，如表1所示。FTP/SFTP连接参数参数名说明取值样…

虚拟主机dhcp服务器 内容精选 换一换 通过云服务器或者外部镜像文件创建私有镜像时，如果云服务器或镜像文件所在虚拟机的网络配置是静态IP地址时，您需要修改网卡属性为DHCP，以使私有镜像发放的新云服务器可以动态获取IP地址。本节以Windows S…

域名服务器与根服务器区别 内容精选 换一换 公网域名解析是基于Internet网络的域名解析过程，可以把人们常用的域名(如www.example.com)转换成用于计算机连接的IP地址(如1.2.3.4)。公网域名解析支持通过直接在浏览器中输入域名，访问网站或Web应用程序。云…

云服务器解锁 内容精选 换一换 云解析服务的内网域名功能支持创建顶级域名(com保留域名除外)。当用户购买了弹性云服务器并设置了云服务器的主机名，例如hostname。用户可以在云解析服务器中将此名称创建为内网顶级域名，然后添加该域名到私网IP的域名解析…

聚石塔云服务器 内容精选 换一换 云耀云服务器(Halo Elastic Cloud Server，HECS)是可以快速搭建简单应用的新一代云服务器，具备独立、完整的操作系统和网络功能。提供快速地应用部署和简易的管理能力，适用于网站搭建、开发环境等低负载应用场…

域名服务器与根服务器区别 内容精选 换一换 公网域名解析是基于Internet网络的域名解析过程，可以把人们常用的域名(如www.example.com)转换成用于计算机连接的IP地址(如1.2.3.4)。公网域名解析支持通过直接在浏览器中输入域名，访问网站或Web应用程序。云…

1. 论文笔记 1.1 YOLO网络结构 论文链接：http://cn.arxiv.org/pdf/1506.02640 1.2 SSD网络结构 论文链接：http://cn.arxiv.org/pdf/1512.02325v5 SSD具有如下主要特点： （1）从YOLO中继承了将detection转化为regression的思路，同时一次即可完成网络训练 （2）基于Fa…

3DSSD：基于点的3D单级目标检测器 2020 ^{2020} 2020 摘要 目前，基于体素的3D单级检测器已经有很多种，而基于点的单级方法仍处于探索阶段。在本文中，我们首先提出了一种轻量级且有效的基于点的3D单级目标检测器，名为3…

转自：https://blog.csdn.net/yaoqi_isee/article/details/73277398 论文地址：DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector 项目地址：Github 概述 这篇论文应该算是SSD: Single Shot MultiBox Detector的第一个改进分支，作者是…

本专栏将从论文的角度解读一下CV方向的一些经典神经网络模型及其贡献与意义，以期加深自己的印象，后续可以随时翻看并且学习其中好的tricks。这一期介绍基于SSD改进的DSSD。 论文相关信息 论文全名为《DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector》&a…

如有错误，恳请指出。 文章目录 1. 背景2. 网络结构2.1 特征提取2.2 边框生成3. 实验结果paper：《3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector》 1. 背景 两阶段的3d检测网络一般包含upsample layer进行特征回传进一步提取全局point-wise特征，以及需要一个修正阶段…

SSD（Single Shot MultiBox Detector） 特点：多尺度特征图用于检测；采用了先验框，,SDD backbone采用VGG-16 SSD和YOLO一样都是采用一个CNN网络进行检测，但是采用了多尺度的特征图，如下图所示： 采用多尺度特征图用于检测 采用步长stride=2的卷积或者pool来降低特征图…

Abstract 目前（2020年），已经有很多基于体素的3D单级目标检测器，而基于点的单级检测器仍处于探索阶段。这篇文章提出了3DSSD在速度和精度上取得了良好平衡。这个方法舍弃了上采样层和细化阶段（refinement ），减少了大量计算成本。本文在下采样层提出了一种新的特征融合策…

1：SSD SSD算法的提出解决了fasterRCNN中只能在一层特征map上预测目标的问题，SSD可以在不同的特征map上来预测不同的目标大小，更加具有针对性，提升了目标的检出率，做了很多的数据增强，提升也比较大&#xf…

论文：DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector 论文地址：https://arxiv.org/abs/1701.06659 代码：https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssd DSSD是2017年的CVPR，二作就是SSD的一作Wei Liu。另外值得一提的是&#xf…

本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。 3DSSD三维目标检测模型发表在CVPR2020《3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector》。…

3DSSD学习笔记 介绍动机1.FP层的丢弃或保留2.融合采样的提出3.F-FPS导致cls分数下降 方法论frameworkbackboneCG layer3D Center-ness Assignment StrategyAnchor-free Regression Headcenter-ness labelloss分类损失回归损失偏移损失 实验KITTI数据集nuScenes数据集消融实验融…

刚看完3DSSD，在此重新回顾整合下。 3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector 推理时间在38ms，比肩 voxel-based的SECOND。速度挺快的，效果在当时也是达到了SOTA。 论文PDF: https://arxiv.org/abs/2002.10187 Code网址: https:…

《DSSD: Deconvolutional Single Shot Detector》基于DSSD的目标检测 作者: Cheng- Yang Fu， Wei Liu单位: UNC Chapel， Amazon Inc发表会议及时间:CVPR 2017 研究背景（Research background） DSSD是SSD算法改进分支中最为著名的…