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本节学了SSD目标检测及相关实例
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法。 SSD目标检测主流算法分成可以两个类型：1.two-stage方法：RCNN系列；2.one-stage方法：YOLO和SSD
SSD是单阶段的目标检测算法，通过卷积神经网络进行特征提取，取不同的特征层进行检测输出，所以SSD是一种多尺度的检测方法。在需要检测的特征层，直接使用一个3 ×3卷积，进行通道的变换。SSD采用了anchor的策略，预设不同长宽比例的anchor，每一个输出特征层基于anchor预测多个检测框（4或者6）。采用了多尺度检测方法，浅层用于检测小目标，深层用于检测大目标。
实例步骤：
1.数据准备与处理
1.1数据采样
1.2数据集创建
2.模型构建
3.训练过程
3.1先验框匹配
3.2损失函数
3.3数据增强
4.评估
