SSD（Single Shot MultiBoxDetector）目标检测

借鉴YOLO：直接回归bbox和分类概率；
借鉴Faster R-CNN：使用anchor提升识别准确度;
借鉴FPN：加入金字塔的检测方式；
结合两者优点，提高速度上超过YOLO，精度上与Faster R-CNN媲美；

网络结构

base network

采用VGG19提取卷积特征，在后面添加一系列卷积层，进行多尺度检测，低层特征保留图像的细节信息，用于检测较小的目标，高层特征用于检测较大的目标。如下图所示：

在base network基础上添加辅助结构：
1. 多尺度预测：在base network后，添加一些卷积层，这些层的大小逐渐减小，可以进行多尺度预测
2. 在特征图上预测： 在特征图的每个位置预测K个box。对于每个box，预测C个类别得分，以及相对于default bounding box的4个偏移值，这样需要(C+4)*k个预测器，在m*n的特征图上将产生(C+4)*k*m*n个预测值。这里，default bounding box类似于FasterRCNN中anchors。


而SSD采用了特征金字塔结构进行检测，即检测时利用了conv4-3，conv-7（FC7），conv6-2，conv7-2，conv8_2，conv9_2这些大小不同的feature maps，在多个feature maps上同时进行softmax分类和位置回归。

SSD在不同的特征层中考虑不同的尺度，RPN在一个特征层考虑不同的尺度。

anchor box

作为一些目标的候选框，后续通过softmax分类+bounding box regression获得真实目标的位置。
生成规则：以feature map上每个点的中点为中心（offset=0.5），生成一些列同心的prior 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）

长宽规则

正方形：最小正方形：min_size，最大正方形边长：
长方形：对于每个aspect ratio，生成2个长方形，长宽分别为 和

确定min_size和max_size

其中：m是使用feature map的数量；
第一层feature map对应的min_size=S1，max_size=S2；第二层min_size=S2，max_size=S3；其他类推。在原文中，Smin=0.2，Smax=0.9。
采用不同的aspect ratios：{1,2,3,1/2,1/3}

使用anchor box检测

在conv4_3 feature map网络pipeline分为了3条线路：
1. 经过一次batch norm+一次卷积后，生成了[1, num_class*num_priorbox, layer_height, layer_width]大小的feature用于softmax分类目标和非目标（其中num_class是目标类别，SSD 300中num_class = 21)。
2. 经过一次batch norm+一次卷积后，生成了[1, 4*num_priorbox, layer_height, layer_width]大小的feature用于bounding box regression（即每个点一组[dxmin，dymin，dxmax，dymax]。
3. 生成了[1, 2, 4*num_priorbox]大小的prior box blob，其中2个channel分别存储prior box的4个点坐标和对应的4个variance

还有一个细节就是上面prototxt中的4个variance，这实际上是一种bounding regression中的权重。在图4线路(2)中，网络输出[dxmin，dymin，dxmax，dymax]，即对应下面代码中bbox；

decode_bbox->set_xmin(  
    prior_bbox.xmin() + prior_variance[0] * bbox.xmin() * prior_width);  
decode_bbox->set_ymin(  
    prior_bbox.ymin() + prior_variance[1] * bbox.ymin() * prior_height);  
decode_bbox->set_xmax(  
    prior_bbox.xmax() + prior_variance[2] * bbox.xmax() * prior_width);  
decode_bbox->set_ymax(  
    prior_bbox.ymax() + prior_variance[3] * bbox.ymax() * prior_height);  

计算所有特征输出

综合6个featuremap的结果：使用Permute，Flatten和Concat层进行计算，计算方式如下：交换维度->展开->连接

Permute

作用：交换数据维度
bottom blob = [batch_num, channel, height, width]
top blob = [batch_num, height, width, channel]

Flatten

作用：将四维展开成两维；
bottom blob = [batch_num, height, width, channel]
top blob = [batch_num, height*width*channel]

Concat

作用：拼接

以conv4_3和fc7为例：

1. 对于conv4_3 feature map，conv4_3_norm_priorbox（priorbox层）设置了每个点共有4个prior box。由于SSD 300共有21个分类，所以conv4_3_norm_mbox_conf的channel值为num_priorbox * num_class = 4 * 21 = 84；而每个prior box都要回归出4个位置变换量，所以conv4_3_norm_mbox_loc的caffe blob channel值为4 * 4 = 16。
2. fc7每个点有6个prior box，其他feature map同理。
3. 经过一系列图7展示的caffe blob shape变化后，最后拼接成mbox_conf和mbox_loc。而mbox_conf后接reshape，再进行softmax（为何在softmax前进行reshape，Faster RCNN有提及）。
4. 最后这些值输出detection_out_layer，获得检测结果。

训练

1. 损失函数
   总损失函数：loc（位置损失）+conf（置信度损失）
   
   loc损失函数：
   
   其实就是计算GTbox和prebox相对于anchor的坐标值，相当于归一化，分别对坐标值对应相减后求smoothL1损失。
   smoothl1 s m o o t h l 1 :
   
   置信度损失：
   
   SSD对小目标检测效果不好，在mAP高于YOLO和Faster RCNN，速度低于YOLO，如下图所示：
   
   
   1. GT和anchor匹配策略：
      将每个groundtruth box与具有最大jaccard overlap的defalult box进行匹配， 这样保证每个groundtruth都有对应的default box；并且，将每个defalut box与任意ground truth配对，只要两者的jaccard overlap大于某一阈值，本文取0.5，这样的话，一个groundtruth box可能对应多个default box。
      
      1. Hard negative mining
         值得注意的是，一般情况下negative default boxes数量>>positive default boxes数量，直接训练会导致网络过于重视负样本，从而loss不稳定。所以需要采取：所以SSD在训练时会依据confidience score排序default box，挑选其中confidience高的box进行训练，控制positive：negative=1：3
   2. Data augmentation
      进数据增广，即每一张训练图像，随机的进行如下几种选择：
      使用原始的图像
      采样一个 patch，与物体之间最小的 jaccard overlap 为：0.1，0.3，0.5，0.7 或 0.9
      随机的采样一个 patch
      采样的 patch 是原始图像大小比例是[0.1，1]，aspect ratio在1/2与2之间。当 groundtruth box 的 中心（center）在采样的patch中时，保留重叠部分。在这些采样步骤之后，每一个采样的patch被resize到固定的大小，并且以0.5的概率随机的 水平翻转（horizontally flipped）。

优缺点

优点：运行速度可以和YOLO媲美，检测精度可以和Faster RCNN媲美。
缺点：
1. 需要人工设置prior box的参数（min_size，max_size和aspect_ratio）。网络中prior
box的基础大小和形状不能直接通过学习获得，而是需要手工设置。而网络中每一层feature使用的prior
box大小和形状恰好都不一样，导致调试过程非常依赖经验。
2. 对小目标的recall一般。虽然采用了pyramdial feature hierarchy的思路，但是对小目标的recall依然一般，并没有达到碾压Faster RCNN的级别。作者认为，这是由于SSD使用conv4_3低级feature去检测小目标，而低级特征卷积层数少，存在特征提取不充分的问题。

参考资料

CNN目标检测（三）：SSD详解