SSD理解

default boxes=prior box 6个不同比例框

1，多尺度特征图检测网络结构
模型建立源代码包含于ssd_vgg_300.py中。模型多尺度特征图检测如图1-2所示。模型选择的特征图包括：38×38（block4）,19×19（block7），10×10（block8），5×5（block9），3×3（block10），1×1（block11）。采用3×3卷积生成默认框的四个偏移位置和21个类别的置信度。比如block7，默认框（def boxes）数目为6，每个默认框包含4个偏移位置和21个类别置信度（4+21）。因此，block7的最后输出为(19*19)6(4+21)。
2，anchor box生成
对每一张特征图，按照不同的大小（scale） 和长宽比（ratio） 生成生成k个默认框（default boxes），
默认框数目k=6，其中5×5的红色点代表特征图，因此：5*5*6 = 150 个boxes
具体到每一个feature map上获得prior box时，会从这6种中进行选择。如下表和图所示最后会得到（38*38*4 + 19*19*6 + 10*10*6 + 5*5*6 + 3*3*4 + 1*1*4）= 8732个prior box。

上图中的step=layer_width/img_width
offset就是论文中的0.5

clip：把得到的priorbox坐标裁剪到[0,1]
3，代码中的4个variance分别对应4个坐标：xmin,ymin,xmax,ymax

flatten and permute