1.SSD 分析（一）

SSD 分析（一）

       研究论文《SSD: Single Shot MultiBox Detector》深入解析了SSD网络的源码训练过程，主要涉及从源码weiliu/caffe出发。源码首先，源码通过命令行生成网络结构文件train.prototxt、源码idc php 源码test.prototxt以及solver.prototxt，源码执行名为VGG_VOC_SSD_X.sh的源码shell脚本启动训练。

       网络结构中，源码前半部分与VGG保持一致，源码随后是源码fc、conv6到conv9五个子卷积网络，源码它们与conv4网络一起构成6个特征映射，源码强势交集源码不同大小的源码特征图用于生成不同比例的先验框。每个特征映射对应一个子网络，源码生成的源码坐标和分类置信度信息通过concatenation整合，与初始输入数据一起输入到网络的源码最后一层。

       特别提到conv4_3层进行了normalization，网站ddos源码而前向传播的重点在于处理mbox_loc、mbox_loc_perm、mbox_loc_flat等层，这些层分别负责调整数据维度、重排数据和数据展平，完整aft源码以适应网络计算需求。mbox_priorbox层生成基于输入尺寸的先验框，以及根据特征图尺寸调整的坐标和方差信息。

       Concat层将所有特征映射的预测数据连接起来，形成最终的ar 对打源码输出。例如，conv4_3_norm层对输入进行归一化，AnnotatedData层从LMDB中获取训练数据，包括预处理过的和对应的标注。源码中，通过内部线程实现按批加载数据并进行预处理，如调整图像尺寸、添加噪声、生成Sample Box和处理GT box坐标。

       在MultiBoxLoss层，计算正负例的分类和坐标损失，利用softmax和SmoothL1Loss层来评估预测和真实标签的差异。最终的损失函数综合了所有样本的分类和坐标误差，为网络的训练提供反馈。