SSD (Single Shot MultiBox Detector)
Integraciones
- PyTorch 2.6+
- NVIDIA Blackwell/Thor SDK
- TensorRT 11.5
- OpenVINO 2026.1
- Aitocore Security Shield
Detalles de precios
- Los pesos estándar para investigación están disponibles bajo licencia Apache 2.0.
- Los binarios optimizados para arquitecturas NPU-v4 y Blackwell-Edge requieren licencia empresarial a través de Aitocore Foundry.
Características
- Inferencia sin NMS mediante Asignación Dual
- Backbone CNN ViT-Híbrido (Contexto Global)
- Escalado Dinámico de Anclas (Auto-Calibración)
- Inferencia en Edge en menos de un milisegundo (INT8)
- Fusión de Características Multiescala (FPN-v2)
- Persistencia de Pesos Aislada por Hardware
Descripción
SSD-Next: Auditoría del Detector MultiBox sin NMS y Arquitectura ViT-Híbrida (2026)
A partir de enero de 2026, la línea SSD (Single Shot MultiBox Detector) ha sido refactorizada al estándar SSD-Next (v4.2). La arquitectura central ha evolucionado más allá de las CNN puras, integrando parches de Vision Transformer (ViT) en la columna vertebral para capturar dependencias espaciales globales, manteniendo al mismo tiempo las características de alto rendimiento (throughput) de la regresión en un solo paso 📑.
Extracción Híbrida de Características y Lógica Espacial
El sistema aprovecha un pipeline jerárquico de extracción de características, donde los codificadores ViT en etapas tempranas proporcionan fundamentación semántica de largo alcance, seguidos de cabezas convolucionales multiescala para una localización precisa 📑.
- Escenario Autónomo en Edge: Entrada: Flujo estéreo 4K/60fps de AMR → Proceso: Inferencia de asignación dual sin NMS en NPU NVIDIA Thor → Salida: Cajas delimitadoras 3D en tiempo real con offsets basados en profundidad 📑.
- Escenario de Analítica Densa en Retail: Entrada: Alimentación aérea de gran angular en 8K → Proceso: Fusión de características multiescala con Escalado Dinámico de Anclas → Salida: Localización simultánea de más de 200 entidades únicas con latencia inferior a 2 ms 🧠.
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Pipeline sin NMS y Dinámica de Cuantización
Para soportar el despliegue en edge de nivel 2026, SSD-Next utiliza una estrategia de Asignación Dual Consistente, eliminando el cuello de botella de la Supresión No Máxima (NMS) durante la inferencia. La precisión se mantiene mediante INT8-PTQ (Cuantización Post-Entrenamiento) con una degradación de mAP inferior al $0.5\%$ 📑.
Guía de Evaluación
Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:
- Ganancia de Latencia sin NMS: Realizar un benchmark del tiempo de ida y vuelta total (RTT) en el hardware NPU objetivo para verificar la aceleración del $30-40\%$ en comparación con las implementaciones SSD tradicionales basadas en NMS [Documented].
- Consistencia Global-Local: Validar el recall del backbone ViT-Híbrido para objetos muy ocluidos, donde las CNN multiescala tradicionales suelen experimentar deriva semántica [Inference].
- Fidelidad de Adaptación de Anclas: Solicitar métricas empíricas sobre el rendimiento de los 'Anclas Dinámicas' en escenarios con distancias variables entre cámara y objeto (por ejemplo, monitorización basada en drones) [Unknown].
Historial de versiones
Actualización de fin de año: salida rica en metadatos para agentes de IA.
Integración de QAT, manteniendo la precisión de FP32 mientras se ejecuta en modo INT8.
Modelos híbridos experimentales que utilizan backbones de Vision Transformer con cabezales SSD.
Optimización mediante BiFPN para una mejor comprensión semántica de las escalas.
Introducción de SSDLite utilizando convoluciones separables en profundidad.
Introducción de Redes de Pirámide de Características (FPN) para mejorar la precisión en objetos pequeños.
Integración con MobileNet. Se convirtió en el estándar de la industria para la detección ligera en dispositivos móviles.
Lanzamiento inicial de Wei Liu et al. Avance en la detección en tiempo real utilizando mapas de características multiescala.
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Detección rápida de objetos
- Arquitectura eficiente
- Equilibrio velocidad-precisión
- Rendimiento en tiempo real
- Entrenamiento sencillo
Desventajas
- Dificultad con objetos pequeños
- Ajuste de hiperparámetros
- Entrenamiento con muchos recursos
