ssd最大特點是速度快
1. 因為是end to end 的 網路，沒有其他冗餘機構
2. anchor 是在大格上（8x8），每個格仔有5中尺寸，整體anchor比faster-rcnn中少很多
3. 4-3,7,8-2,9-2,10-2,11層 5個層都做多尺度回歸，為了改善小目標檢測效果不佳
4. 整個網路是框回歸的思想
generate anchor/原文中叫 default box
ssd用了6個尺寸不一的特種層來**最後的得分和offset，每個層都會先得到預設邊界框的尺寸，然後再在預設邊界框的基礎上新增不同的長寬比得到不同的邊界狂。如何得到預設邊界框的尺寸呢？利用以下公式：
**中預設smin=0.2smax=0.9smin=0.2smax=0.9可以按照要檢測的物件更改。
然後邊界框的長寬比為（1，1，2，3，1/2, 1/3）第乙個1是預設邊界框，第二個1是新增的乙個預設邊界框，其尺度為
2、anchor尺寸的選擇：
下面來看下ssd選擇anchor的方法。首先每個點都會有一大一小兩個正方形的anchor，小方形的邊長用min_size來表示，大方形的邊長用sqrt(min_size*max_size)來表示(min_size與max_size的值每一層都不同)。同時還有多個長方形的anchor，長方形anchor的數目在不同層級會有差異，他們的長寬可以用下面的公式來表達，ratio的數目就決定了某層上每乙個點對應的長方形anchor的數目：
公式1上面的min_size和max_size由公式2計算得到，smin=0.2，smax=0.95，m代表全部用於回歸的層數，比如在ssd 300中m就是6。第k層的min_size=sk，第k層的max_size=sk+1
公式2注：以上是作者**中給的計算各層anchor尺寸的方法，但在作者原始碼中給的計算anchor方法有點差異，沒有和**的方法完全對應上。
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