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。使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上，SSD对于输入尺寸300x300的网络，达到74.3%mAP以及59FPS；对于512x512的网络，达到了76.9%mAP ，超越当时最强的Faster RCNN(73.2%mAP)。具体可参考论文。 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

通过算法产生候选框，然后再对这些候选框进行分类和回归。

2. one-stage方法：yolo和SSD

直接通过主干网络给出类别位置信息，不需要区域生成。

如果你对MindSpore感兴趣，可以关注昇思MindSpore社区

一、环境准备

1.进入ModelArts官网

云平台帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，选择下面的云平台以开始使用昇思MindSpore，获取安装命令，安装MindSpore2.0.0-alpha版本，可以在昇思教程中进入ModelArts官网

选择下方CodeLab立即体验

等待环境搭建完成

2.使用CodeLab体验Notebook实例

下载NoteBook样例代码，Pix2Pix实现图像转换 ，.ipynb为样例代码

选择ModelArts Upload Files上传.ipynb文件

选择Kernel环境

切换至GPU环境，切换成第一个限时免费

进入昇思MindSpore官网，点击上方的安装

获取安装命令

回到Notebook中，在第一块代码前加入命令

conda update -n base -c defaults conda

安装MindSpore 2.0 GPU版本

conda install mindspore=2.0.0a0 -c mindspore -c conda-forge

安装mindvision

pip install mindvision

安装下载download

pip install download