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ssd全稱：single shot multibox detector 是2023年iccv的一篇**。是目前為止主要的目標檢測演算法。
演算法的主要優點：
1. 速度比faster-rcnn快，精度比yolo高。（在兼顧速度的同時，精度也很高。在不同的測試集下面結果都很不錯）。
2.為提高準確率在不同的特徵圖下面（不同的尺度下面）進行結果的**特徵金字塔**方式。
3.採用了end-to-end的訓練方式，即使解析度比較小的，分類結果也很準確。
ssd網路結構：
ssd 是基於乙個前向傳播 cnn 網路，產生一系列 固定大小（fixed-size） 的 bounding boxes，以及每乙個 box 中包含物體例項的可能性，即 score。之後，進行乙個 非極大值抑制（non-maximum suppression） 得到最終的 predictions。ssd網路結構從圖中可以看出來分為兩部分 基礎網路 + 金字塔網路。基礎網路是vgg-16的前4層網路。金字塔網路是特徵圖逐漸變小的簡單卷積網路由5部分構成。
1.mult-scale feature map for detection
就是特徵金字塔檢測方式。從不同尺度的特徵圖下面來**目標分類與位置。
2.convolutional predictors for detection
在金字塔結構中每一部分都有3*3的卷積來進行**，在某個位置上得到乙個**值，這個**值可能是乙個分類的得分，也可能是現對於預設框的的位置偏差。從圖3可以看出來conv6-2，conv7-2，conv8-2，conv9-2，fc7，conv4-2。
3.default boxes and aspect ratio
在特徵圖的每個位置**k個box，每個box**c個分類得分，和4個現對於預設框的位置偏移量。那麼在m*n的特徵圖中就可以得到（c+4）*n*m個**值。**中的prior box 類似於faster-rcnn中的anchor。如下圖4所示。
圖2，ssd網路結構：
圖3，金字塔結構：
ssd網路訓練：
ssd 訓練影象中的 groundtruth 需要賦予到那些固定輸出的 boxes 上。ssd 輸出的是事先定義好的，一系列固定大小的 bounding boxes。
1.matching strategy：主要介紹的是如何將gt與預設框組成label。
在開始的時候，用 multibox 中的 best jaccard overlap 來匹配每乙個 ground truth box 與 default box，這樣就能保證每乙個 groundtruth box 與唯一的乙個 default box 對應起來。但是又不同於 multibox ，本文之後又將 default box 與任何的 groundtruth box 配對，只要兩者之間的jaccard overlap 大於乙個閾值，這裡本文的閾值為 0.5。
2.training objective：
總的目標損失函式（objective loss function）就由
localization loss（loc）
與 confidence loss（conf）
的加權求和：
其中：
3.choosing scales and aspect ratios for default boxes：
大部分 cnn 網路在越深的層，feature map 的尺寸（size）會越來越小。這樣做不僅僅是為了減少計算與記憶體的需求，還有個好處就是，最後提取的 feature map 就會有某種程度上的平移與尺度不變性。
4.hard negative mining：
在生成一系列的 predictions 之後，會產生很多個符合 ground truth box 的 predictions boxes，但同時，不符合 ground truth boxes 也很多，而且這個 negative boxes，遠多於 positive boxes。這會造成 negative boxes、positive boxes 之間的不均衡。訓練時難以收斂。
因此，本文採取，先將每乙個物體位置上對應 predictions（default boxes）是 negative 的 boxes 進行排序，按照 default boxes 的 confidence 的大小。 選擇最高的幾個，保證最後 negatives、positives 的比例在 1:3。
本文通過實驗發現，這樣的比例可以更快的優化，訓練也更穩定。
3.data augmentation：
ssd存在的缺點：
1.需要手動設定引數prior box，無法通過訓練得到，依賴經驗。
2.存在著對小目標檢測效果不好的現象。
目標檢測演算法（五） SSD
ssd，全稱single shot multibox detector，是wei liu在eccv 2016上提出的一種目標檢測演算法，截至目前是主要的檢測框架之一，相比faster r cnn有明顯的速度優勢，相比yolo又有明顯的map優勢 不過已經被cvpr 2017的yolo9000超越 在...
目標檢測演算法之SSD
昨天介紹了特徵金字塔網路用於目標檢測，提公升了多尺度目標檢測的魯棒性，今天開始講講one stage目標檢測演算法中ssd演算法。這個演算法是我平時做工程中最常用到的，嚴格來說平時最常用的mobilenet做backbone的ssd演算法，因為要考慮到實際部署的時候的速度要求。本文提出了僅需要單個卷...
目標檢測演算法之SSD系列
ssd可以看成乙個有特定類別 class specific 的rpn網路 一 ssd ssd和yolov3的區別 1.ssd在不同尺度的特徵圖上分別 yolov3則是將不同尺度的特徵圖進行特徵融合再分別 2.損失函式不同 ssd有loss loc loss cof損失，yolov3有loss xy ...