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jbpm请假实例源码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，源码读exe文件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，c xamarin pda 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，源码怎么导入eclipse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html数字增加源码输出。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。