Single Shot MultiBox Detector  【论文】 （Single Shot 应该翻译成 看一次)

【注】 一阶段算法，和RCNN系列算法相比没有区域提议部分。

一、生成锚框

• 对每个像素，生成多个以它为中心的锚框
• 给定n个大小s,和m个高宽比，那么生成n+m-1个锚框，其大小和高宽比分别为  

【注】和rcnn系列比，生成锚框很简单

二、SSD模型

【注】底层的特征会较大，逐渐特征图变小。那么越底层去看小物体，越顶层去看大物题；

生成锚框多（一百万多个），然后通过训练拟合到真实边界框是如何过去的。

• 一个基础网络来抽取特征，然后多个卷积层块来减半高宽
• 在每段都生成锚框
• 底部段来拟合小物体，顶部段来拟合大物体
• 对每个锚框预测类别和边缘框

三、效果对比图

【注】：速度比较快，精度不是很好。】

【贡献】：启发了后面一些算法

四、总结

• SSD通过单神经网络来检測模型
• 以每个像素为中心的产生多个锚框
• 在多个段的输出上进行多尺度的检测

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