pythonssd⽬标检测_⽬标检测——SSD简介及代码注释（附
bashrcgithub代码——已跑通）...
GitHub：
liuyuemaicha/ssd.pytorch g ithub
Python 2.7 Pytorch：0.3.1或0.4.1
1. 修改了原代码中发现的bug，如：multibox_loss 中loss_c[pos] = 0并不能直接索引，pos和loss_c的shape不同；此外在训练时
loss值容易出现inf情况，也需要修改。
2. 去掉了⼀些可视化辅助插件，便于直接运⾏。
gb3221编码
上墙源码3. 将Python环境从3.0改为2.7
4. 对代码做了⼤量的中⽂注释
5. 去除了COCO数据集读取对pycocotools的依赖
在objects detection算法中，⼤概可以分为两⼤⽅向：One-stage和Two-stage。SSD算法属于One-Stage的⼀种。
程序员是做编程的吗关于One-Stage的另⼀种算法YOLO V3可转：KevinCK：⽬标检测——YOLO V3简介及代码注释（附github代码——已跑通）
关于Two-Stage的Faster-RCNN的简介和代码，可以转：KevinCK：⽬标检测——Faster RCNN简介与代码注释（附github代码——已跑通）
SSD⽬标检测简介
SSD（Single Shot MultiBox Detector）从名字中可以看到SSD的两个特征，⼀是SSD属于One-Stage
（Single Shot），⼆是SSD使⽤多特征图⽤于检测（MultiBox）。除此之外，SSD发布于Faster-RCNN之后，所以也借鉴了Faster-RCNN重的anchor思想，这⾥称之为Prior Boxes（感觉这个名字⽐anchors要更好通俗易懂）。
SSD的模型框架主要由三部分构成：以SSD300为例，有VGG-Base，Extra-Layers和Pred-Layers。VGG-Base作为基础架构⽤来提取图像的feature；Extra-layers对VGG的feature做进⼀步处理，增加模型对图像的感受野，使extra-layers得到的特征图承载更多抽象信息。待预测的特征图由6种特征图组成，这6种特征图最终通过Pred-Layers（loc-layer 和conf-layer）来得到预测框的坐标信息（loc-layer），置信度信息（conf-layer）和类别信息（conf-layer）。
6种特征图说明：
两个来⾃VGG部分（38， 19），其特点是特征图尺⼨⼤，意味着丢失信息少，可以识别较⼩⽬标；处理层数浅，感受野⼩，意味着抽象信息少，准确度不⾼。
四个来⾃Extra部分（10, 5, 3, 1），其特点与VGG部分相反，这也是Extra的意义所在——弥补VGG部分的不⾜。
（模型为SSD300，数据集为VOC（类别+置信度=21）为例）如下：
代码模型图（模型为SSD300，数据集为VOC（类别+置信度=21）为例）
oracle中文是哪个网站
SSD300代码模型图
从上图可以看到六个特征图的尺⼨：[38, 19, 10, 5, 3, 1]，在Predict Layers中可以看到每个特征图中的每个像素点对应的先验框个数为：[4, 6, 6, 6, 4, 4] 。
模型计算流程：
模型通过Base部分得到两个特征图(1, 512, 38, 38)和(1, 1024, 19, 19)
通过extra部分得到四个特征图(1, 512, 10, 10)，(1, 256, 5, 5)，(1, 256, 3, 3)和(1, 256, 1, 1)
这6个特征图再通过loc_layers和conf_layers分别得到坐标和置信度：
(1, 512, 38, 38) =》 (1, 4*4, 38, 38) 和 (1, 4*21, 38, 38)
(1, 1024, 19, 19) =》 (1, 6*4, 19, 19) 和 (1, 6*21, 19, 19)
(1, 512, 10, 10) =》 (1, 6*4, 10, 10) 和 (1, 6*21, 10, 10)
(1, 256, 5, 5) =》 (1, 6*4, 5, 5) 和 (1, 6*21, 5, 5)
(1, 256, 3, 3) =》 (1, 4*4, 3, 3) 和 (1, 4*21, 3, 3)python基础代码注释
(1, 256, 1, 1) =》 (1, 4*4, 1, 1) 和 (1, 4*21, 1, 1)
最终得到所有预测框的loc：(1, 8732, 4)和conf：(1, 8732, 21)
输出有预测框的loc_p：(1, 8732, 4)，con_p：(1, 8732, 21)和先验框anchors：(8732, 4)
根据上步输出的先验框anchors和训练数据的标签信息（坐标和类别），得到先验框转为真实坐标的偏移系数（loc_t）和先验框的置信度/类别（conf_t）
计算⽬标实体框与先验框anchors的IOU shape: [box_a.size(0), box_b.size(0)] => [num_objs, 8732]
获取每个⽬标实体框对应的最优先验框anchor shape: [1, num_objs]
获取每个先验框对应的最优⽬标实体框truth shape: [1, 8732]
IOU值的范围是[0, 1]，为了突出针对ground_truth的最优anchors，将最优anchors的IOU值设置为2
每个先验框anchor对应⽬标ground_truth的真实坐标 Shape: [8732, 4]
每个先验框anchor对应⽬标ground_truth的类别标签 Shape: [8732]（每个先验框的值对应⼀个类别）
把IOU⼩于阈值的设置为⾮置信先验框
根据ground_truth坐标信息和先验框坐标信息，得到先验框坐标转为ground_truth坐标的偏移系数（offsets）
根据以上得到的loc_p（置信先验框转为ground_truth预测的偏移系数），loc_t（置信先验框转为ground_truth真实的偏移系数）计算偏移系数损失
根据以上得到的con_p（预测先验框的置信度和类别），conf_t（真实先验框的置信度和类别）计算类别损失。
更加详细介绍见GitHub代码
参考：
⼩⼩将：⽬标检测|SSD原理与实现
⼩纸屑：SSD物体检测算法详解

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