Tensoflow-SSD代码解读(github-balancap代码)

1）先验框计算

对于一个大小为m*n 的特征图，共有 mn 个单元，每个单元设置的先验框数目记为 k ，那么每个单元共需要（c+4）k 个预测值，所有的单元共需要（c+4）kmn 个预测值，由于SSD采用卷积做检测，所以就需要 (c+4)k 个卷积核完成这个特征图的检测过程。

2)先验框匹配

原则一：每个ground truth匹配与其IOU最大的先验框（为正样本）；原则二：剩余未匹配的先验框与所有ground truth匹配，IOU大于一定阈值（0.5）（先验框为正）。先验框数量较ground truth大很多，所以负样本数量很多，所以SSD算法采取了Hard negativate mining技术对负样本进行抽样，抽样时按照置信度误差（预测背景的置信度越小，误差越大）进行降序排列，选取误差的较大的top-k作为训练的负样本，以保证正负样本比例接近1:3。

置信度的理解：

Pr(Object)是先验框内存在对象的概率，并不管是哪个对象，它体现的是有或没有对象的概率

表示先验框与ground truth的IOU

代码：此部分代码主要是在代码，bbox编码部分，ssd_vgg_300.py，ssd_common.py

3）损失函数

N是参与训练的正样本数，为一个指示参数，表示第i个先验框与第j个ground truth在类别为p时是否匹配，匹配为1，不匹配为0。由于此参数的存在，所以位置误差仅是针对正样本计算的。

先验框位置用表示，其对应边界框用表示，那么边界框的预测值其实是相对于的转换值：

是ground truth相对于先验框的转换值：

代码部分：

4）预测部分

1）参数初始化

2）网络结构

3）预测结果reshape

4）Anchor坐标获取

5）bbox解码

6）bbox选择

发现问题：

（1）Anchor获取部分，关于Anchor的w，h计算部分

（2）代码收敛问题，推荐代码链接https://github.com/HiKapok/SSD.TensorFlow

（3）关于损失函数计算部分

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37635878（纪录了检测流程）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37635878

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