模型简介

SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法。使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上，SSD对于输入尺寸300x300的网络，达到74.3%mAP(mean Average Precision)以及59FPS；对于512x512的网络，达到了76.9%mAP ，超越当时最强的Faster RCNN(73.2%mAP)。具体可参考论文^[1]。
SSD目标检测主流算法分成可以两个类型：

1. two-stage方法：RCNN系列
   

   通过算法产生候选框，然后再对这些候选框进行分类和回归。
   

2. one-stage方法：YOLO和SSD
   

   直接通过主干网络给出类别位置信息，不需要区域生成。
   

SSD是单阶段的目标检测算法，通过卷积神经网络进行特征提取，取不同的特征层进行检测输出，所以SSD是一种多尺度的检测方法。在需要检测的特征层，直接使用一个3 $\times$ 3卷积，进行通道的变换。SSD采用了anchor的策略，预设不同长宽比例的anchor，每一个输出特征层基于anchor预测多个检测框（4或者6）。采用了多尺度检测方法，浅层用于检测小目标，深层用于检测大目标。SSD的框架如下图：

模型结构

SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征图以用于检测。SSD的网络结构如图所示。上面是SSD模型，下面是YOLO模型，可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。

两种单阶段目标检测算法的比较：

SSD先通过卷积不断进行特征提取，在需要检测物体的网络，直接通过一个3 $\times$ 3卷积得到输出，卷积的通道数由anchor数量和类别数量决定，具体为(anchor数量*(类别数量+4))。
SSD对比了YOLO系列目标检测方法，不同的是SSD通过卷积得到最后的边界框，而YOLO对最后的输出采用全连接的形式得到一维向量，对向量进行拆解得到最终的检测框。