深度学习-物体检测SSD
一：SSD结构
以VGG-16为基础，使用VGG的前五个卷积，后面增加从CONV6开始的5个卷积结构，输入图片要求300*300
1. 分别将VGG16的全连接层FC6和FC7转换成3x3的卷积层Conv6和1x1的卷积层Conv7
2.去掉所有的Dropout层和FC8层
3.同时将池化层pool5中的stride=2的2x2变成了stride=1的3x3
4.添加了Atous算法，目的获取更加密集的得分映射
5.然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更好的特征图以用于检测
它针对输入的图片获取不同尺度的特征映射，但是在预测阶段仅仅使用了最后一层的特征映射。 同时在不同的特征映射上面进行预测，它在增加运算量的同时可能会提高检测的精度，因为它具有更多的可能性。
二：流程
如上图，输入以辆汽车图片，经历了多个卷积层和池化层，可以看到，不同的卷积层会输出不同大小的feature map(特征图)，而且不同的feature map中有不同的特征，不同的特征有不同的作用，都会输入到NMS中。总的来说，浅层卷积层对边缘更加感兴趣，可以获得一些位置信息，二深层网络对有浅层特征构成的复杂特征更感兴趣，可以获得一些语义信息，对于检测任务而言，目标有复杂有简单的，对于简单的我们利用浅层网络的特征就可以检测出来，对于复杂的利用深层网络的特征检测出来。因此，如果同时在不同的feature map上面进行检测，理论上会有更好的检测结果。
SSD中引入了Defalut Box（候选框），实际上与Faster R-CNN的anchor box（候选框，不同的结构力叫法不一样）机制类似，就是预设一些目标预选框，不同的是在不同尺度feature map所有特征点上使用PriorBox层
生成一系列feature map时，传统框架会在feature map上进行region proposal提取出可能有物体的部分然后分类，这一步非常费时，所以SSD就放弃了，而是选择将直接生成一系列defaul box(候选框)，然后以prior box为初始bbox，将bbox回归到正确的GT位置上去，预测出的定位信息实际上是回归后的bboxes和回归前的prior box的相对坐标，整个过程通过网络的一次前向传播就可以完成。
三：Detector和classifier
Detector和classifier的三个部分
1.PriorBox层：生成default boxes，默认候选框
2.Conv3x3：生成localization，4个位置偏移
3.Conv3x3：confidence，21个类别置信度（要区分出背景）
四：PriorBox层-default boxes
训练中还有一个东西：Prior box，是指实际中选择的要投入训练过程的Default box（每一个feature map cell 不是k个Default box都取）。
也就是说Default box是一种概念，Prior box则是实际的选取。训练中一张完整的图片送进网络获得各个feature map，对于正样本训练来说，需要先将prior box与ground truth box做匹配，匹配成功说明这个prior box所包含的是个目标，但离完整目标的ground truth box还有段距离，训练的目的是保证default box的分类confidence的同时将prior box尽可能回归到ground truth box。
举个列子：假设一个训练样本中有2个ground truth box，所有的feature map中获取的prior box一共有8732个。那可能分别有10、20个prior box能分别与这2个ground truth box匹配上。
default boxex类似于RPN当中的滑动窗口生成的候选框，SSD中也是对特征图中的每一个像素生成若干个框，以feature map上每个点的中点为中心（offset=0.5），生成一些列同心的Defalut box（然后中心点的坐标会乘以step，相当于从feature map位置映射回原图位置）
特点分析：
priorbox：相当于faster rcnn里的anchors，预设一些box，网络根据box，通过分类和回归给出被检测到物体的类别和位置。每个window都会被分类，并回归到一个更准的位置和尺寸上
各个feature map层经过priorBox层生成prior box
根据输入的不同aspect ratio 和 scale 以及 num_prior来返回特定的default box，default box 的数目是feature map的height x width x num_prior。
五：localization与confidence
这两者的意义如下，主要作用用来过滤，训练
六：训练与测试流程
1.train流程
输入->输出->结果与ground truth标记样本回归损失计算->反向传播, 更新权值
2.样本标记
先将prior box与ground truth box做匹配进行标记正负样本,每次并不训练8732张计算好的default boxes, 先进行置信度筛选，并且训练指定的正样本和负样本, 如下规则
正样本：
1.与GT重合最高的boxes, 其输出对应label设为对应物体.
2.物体GT与anchor iou满足大于0.5
负样本：其它的样本标记为负样本
七：损失
网络输出预测的predict box与ground truth回归变换之间的损失计算， 置信度是采用 Softmax Loss(Faster R-CNN是log loss)，位置回归则是采用 Smooth L1 loss (与Faster R-CNN一样)
