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SSD的多尺度特征圖的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有哪些？

更新時(shí)間:2023年03月06日11時(shí)35分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):

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SSD算法的全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot指明了SSD算法屬于one-stage方法，MultiBox指明了SSD是多框預(yù)測(cè)。對(duì)于Faster R-CNN，先通過CNN得到候選框，然后進(jìn)行分類和回歸，而YOLO和SSD可以一步完成檢測(cè)，SSD的特點(diǎn)是：

SSD提取了不同尺度的特征圖來做檢測(cè)，大尺度特征圖可以用來檢測(cè)小物體，而小特征圖用來檢測(cè)大物體;

SSD采用了不同尺度和長(zhǎng)寬比的先驗(yàn)框，在faster r-cnn和yoloV2,V3中稱為Anchors。

SSD是YOLO V1出來后，YOLO V2出來前的一款One-stage目標(biāo)檢測(cè)器。SSD用到了多尺度的特征圖，在之后的YOLO V3的darknet53中，也是用到了多尺度特征圖的思想。較淺層的特征圖上，每個(gè)cell的感受野不是很大，所以適合檢測(cè)較小的物體，而在較深的特征圖上，每個(gè)cell的感受野就比較大了，適合檢測(cè)較大的物體。

SSD采用VGG16作為基礎(chǔ)模型，然后在VGG16的基礎(chǔ)上新增了卷積層來獲得更多的特征圖以用于檢測(cè)。如下圖所示：

SSD特征圖

整個(gè)特征圖分為三部分：

　　backbone: VGGnet用于圖片特征提取的網(wǎng)絡(luò)。

　　Extra: 用于引出多尺度特征圖的網(wǎng)絡(luò)。

　　Loc和cls: 用于框位置回歸和目標(biāo)分類的網(wǎng)絡(luò)。


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