1，ssd算法怎么判断图像匹配的好坏2，目标检测算法ssd 有没有提供cpu版本的运行3，固态硬盘机械硬盘的性能测评 硬盘写入次数怎么计算的4，检测固态硬盘的型号参数有什么比较好的专业软件5，角点检测的几种基本方法1，ssd算法怎么判断图像匹配的好坏
迄今为止，人们已经提出了各种各样的图像匹配算法，但从总体上讲，这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型基于内容特征的匹配首先提我会继续学习，争取下次回答你再看看别人怎么说的。
2，目标检测算法ssd 有没有提供cpu版本的运行
faster rcnn用了整合了之前的rcnn啊，spp-net啊，fast rcnn啊这些网络的region proposal方式，提出了rpn，所谓rpn就是根据图像自身的色彩以及边缘信息等等来生成region proposal的一个网络，因此实现了end-to-end，但还是慢yolo就是把原图划成7x7的小格子，在每个格子里对目标进行预测，相当于固定了region proposal的位置和大小，所以没有了rpn，加快了速度，但是准确率下去了ssd用了yolo的思想，但是选了6个比例来对原图进行划分，这样就保证了大物体有大格子学，小物体有小格子学，不像yolo只有一种大小的格子，准确率也提高了（相对于yolo），速度也上去了（相对于faster，ssd也没有rpn步骤）-有的
3，固态硬盘机械硬盘的性能测评 硬盘写入次数怎么计算的
读写固态硬盘的时候与机械硬盘性能无关，读写机械硬盘的时候与固态硬盘性能无关固态硬盘做系统盘可以提高开机速度，也能提高安装在固态硬盘上的游戏以及软件的加载速度，但是不能提高安装在机械硬盘上的游戏的加载速度所谓的写入次数，也就是对nand颗粒进行擦除操作的次数，现在的固态硬盘都有磨损平衡，也就是说有一个nand颗粒因为达到最大写入次数损坏的时候，其他颗粒也就差不多也要挂了基本计算方法是，写入的数据容量×写入放大系数，写入放大系数视ssd的主控和写入文件的大小等因素有关建议下载ssdlife，可以查看的。固态硬盘的寿命取决于p/e值，一般来说现在的固态硬盘使用mlc主控的都是3000-5000次p/e。（10000次比较少）。硬盘的写入量=硬盘的容量（64g,128g,256g等）即为一次。ssd装系统 速度很快的 ！软件只有放在ssd里面运行起来才快！http://bbs.pceva.com.cn/forum-26-1.html进去看看 就会了解！
4，检测固态硬盘的型号参数有什么比较好的专业软件
固态硬盘测速工具 as ssd benchmark一般是这个固态硬盘:1、读写速度快。采用闪存作为存储介质，读取速度相对机械硬盘更快。固态硬盘不用磁头，寻道时间几乎为0。持续写入的速度非常惊人，现在的固态硬盘厂商大多会宣称自家的固态硬盘持续读写速度超过了500mb/s云云，这相对机械硬盘的100mb/s的速度着实是相当可观的。 固态硬盘的快绝不仅仅体现在持续读写上，随机读写速度快才是固态硬盘的终极奥义，这最直接体现在绝大部分的日常操作中。与之相关的还有极低的存取时间，目前机械硬盘最快也要14毫秒左右，而固态硬盘可以轻易达到0.1毫秒甚至更低。 2、物理特性，低功耗、无噪音、抗震动、低热量 、体积小、工作温度范围大。固态硬盘没有机械马达和风扇，工作时噪音值为0分贝。基于闪存的固态硬盘在工作状态下能耗和发热量较低（但高端或大容量产品能耗会较高）。内部不存在任何机械活动部件，不会发生机械故障，也不怕碰撞、冲击、振动。典型的硬盘驱动器只能在5到55摄氏度范围内工作。而大多数固态硬盘可在-10~70摄氏度工作。固态硬盘比同容量机械硬盘体积小、重量轻。 这些优势机械硬盘都不具备，固态硬盘比机械硬盘还要耐用，更低温、更抗震、更便携。因此固体硬盘才能广泛应用于军事、车载、工业、医疗、航空等领域。 3、容价比低。这里指的是容量和价格的比，相比固态硬盘，机械硬盘的容价比的确低得没话说。曾经机械硬盘1tb价格在360元左右，平均0.36元/gb。目前120g固态硬盘价格已经降至千元以下，且固态硬盘还将会降。 4、寿命限制。固态硬盘闪存具有擦写次数限制的问题，这也是许多人诟病其寿命短的所在。闪存完全擦写一次叫做1次p/e，因此闪存的寿命就以p/e作单位。34nm的闪存芯片寿命约是5000次p/e，而25nm的寿命约是3000次p/e。是不是看上去寿命更短了？理论上是这样没错，但随着ssd固件算法的提升，新款ssd都能提供更少的不必要写入量。再来一个具体的例子，一款120g的固态硬盘，要写入120g的文件才算做一次p/e。普通用户夸正常使用，即使每天写入50g，平均2天完成一次p/e，那么一年就有180次p/e。大家可以自行计算3000个p/e能用几年，相信到那时候，固态硬盘早就被你换成别的什么新奇玩意了。索尼crystal disk info
5，角点检测的几种基本方法
目前的角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。常见的基于模板的角点检测算法有kitchen-rosenfeld角点检测算法，harris角点检测算法、klt角点检测算法及susan角点检测算法。和其他角点检测算法相比，susan角点检测算法具有算法简单、位置准确、抗噪声能力强等特点。也称为特征点检测。角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中，大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点，而不仅仅是“角点”。这些特征点在图像中有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。现有的角点检测算法并不是都十分的鲁棒。很多方法都要求有大量的训练集和冗余数据来防止或减少错误特征的出现。角点检测方法的一个很重要的评价标准是其对多幅图像中相同或相似特征的检测能力，并且能够应对光照变化、图像旋转等图像变化。 moravec角点检测算法moravec角点检测算法是最早的角点检测算法之一。该算法将角点定义为具有低“自相关性”的点。算法会检测图像的每一个像素，将像素周边的一个邻域作为一个patch，并检测这个patch和周围其他patch的相关性。这种相关性通过两个patch间的平方差之和(ssd)来衡量，ssd值越小则相似性越高。如果像素位于平滑图像区域内，周围的patch都会非常相似。如果像素在边缘上，则周围的patch在与边缘正交的方向上会有很大差异，在与边缘平行的方向上则较为相似。而如果像素是各个方向上都有变化的特征点，则周围所有的patch都不会很相似。moravec会计算每个像素patch和周围patch的ssd最小值作为强度值，取局部强度最大的点作为特征点。 harris角点检测算法moravec角点检测算法有几个很明显的缺陷：1，强度值的计算并不是各向同性的，只有离散的8个45度角方向被考虑。因为patch的评议比较最多只有8个方向；2，由于窗口是方形并且二元的，因此相应函数会有噪声；3，对边缘的相应太简单，因为强度值尽取ssd的最小值；fast角点检测算法smith 和 brady在1997年提出了一种完全不同的角点提取方法，即“susan (smallest univaluesegment assimilatingnucleus)”提取算子。susan 提取算子的基本原理是，与每一图像点相关的局部区域具有相同的亮度。如果某一窗口区域内的每一像元亮度值与该窗口中心的像元亮度值相同或相似，这一窗口区域将被称之为“usan”。计算图像每一像元的“usan”，为我们提供了是否有边缘的方法。位于边缘上的像元的“usan”较小，位于角点上的像元的“usan”更小。因此，我们仅需寻找最小的“usan”，就可确定角点。该方法由于不需要计算图像灰度差，因此，具有很强的抗噪声的能力。edward rosten and tomdrummond 在2006年提出了一种简单快速的角点探测算法，该算法检测的角点定义为在像素点的周围邻域内有足够多的像素点与该点处于不同的区域。应用到灰度图像中，即有足够多的像素点的灰度值大于该点的灰度值或者小于该点的灰度值。考虑下图中p点附近半径为3的圆环上的16个点，一个思路是若其中有连续的12个点的灰度值与p点的灰度值差别超过某一阈值，则可以认为p点为角点。这一思路可以使用机器学习的方法进行加速。对同一类图像，例如同一场景的图像，可以在16个方向上进行训练，得到一棵决策树，从而在判定某一像素点是否为角点时，不再需要对所有方向进行检测，而只需要按照决策树指定的方向进行2-3次判定即可确定该点是否为角点。