SSD目标检测介绍
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(mean Average Precision)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[1]。 SSD目标检测主流算法分成可以两个类型：
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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。
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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。
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。SSD的框架如下图：
模型结构
SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征图以用于检测。SSD的网络结构如图所示。上面是SSD模型，下面是YOLO模型，可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。
两种单阶段目标检测算法的比较：
SSD先通过卷积不断进行特征提取，在需要检测物体的网络，直接通过一个3 ×× 3卷积得到输出，卷积的通道数由anchor数量和类别数量决定，具体为(anchor数量*(类别数量+4))。
SSD对比了YOLO系列目标检测方法，不同的是SSD通过卷积得到最后的边界框，而YOLO对最后的输出采用全连接的形式得到一维向量，对向量进行拆解得到最终的检测框。
模型特点
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多尺度检测
在SSD的网络结构图中我们可以看到，SSD使用了多个特征层，特征层的尺寸分别是38 ×× 38，19 ×× 19，10 ×× 10，5 ×× 5，3 ×× 3，1 ×× 1，一共6种不同的特征图尺寸。大尺度特征图（较靠前的特征图）可以用来检测小物体，而小尺度特征图（较靠后的特征图）用来检测大物体。多尺度检测的方式，可以使得检测更加充分（SSD属于密集检测），更能检测出小目标。
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采用卷积进行检测
与YOLO最后采用全连接层不同，SSD直接采用卷积对不同的特征图来进行提取检测结果。对于形状为m ×× n ×× p的特征图，只需要采用3 ×× 3 ×× p这样比较小的卷积核得到检测值。
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预设anchor
在YOLOv1中，直接由网络预测目标的尺寸，这种方式使得预测框的长宽比和尺寸没有限制，难以训练。在SSD中，采用预设边界框，我们习惯称它为anchor（在SSD论文中叫default bounding boxes），预测框的尺寸在anchor的指导下进行微调。
环境准备
案例基于MindSpore实现，开始实验前，请确保本地已经安装了mindspore、download、pycocotools、opencv-python。
# 安装依赖
pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple pycocotools==2.0.7 # 检查安装的依赖
pip list
本案例安装的具体依赖和python版本如下
Python 3.9.19Package Version
------------------------------ --------------
absl-py 2.1.0
aiofiles 22.1.0
aiosqlite 0.20.0
altair 5.3.0
annotated-types 0.7.0
anyio 4.4.0
argon2-cffi 23.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
astroid 3.2.2
asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3
attrs 23.2.0
auto-tune 0.1.0
autopep8 1.5.5
Babel 2.15.0
backcall 0.2.0
beautifulsoup4 4.12.3
black 24.4.2
bleach 6.1.0
certifi 2024.6.2
cffi 1.16.0
charset-normalizer 3.3.2
click 8.1.7
cloudpickle 3.0.0
colorama 0.4.6
comm 0.2.1
contextlib2 21.6.0
contourpy 1.2.1
cycler 0.12.1
dataflow 0.0.1
debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1
dill 0.3.8
dnspython 2.6.1
download 0.3.5
easydict 1.13
email_validator 2.2.0
entrypoints 0.4
exceptiongroup 1.2.0
executing 0.8.3
fastapi 0.111.0
fastapi-cli 0.0.4
fastjsonschema 2.20.0
ffmpy 0.3.2
filelock 3.15.3
flake8 3.8.4
fonttools 4.53.0
fqdn 1.5.1
fsspec 2024.6.0
gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43
gradio 4.26.0
gradio_client 0.15.1
h11 0.14.0
hccl 0.1.0
hccl-parser 0.1
httpcore 1.0.5
httptools 0.6.1
httpx 0.27.0
huggingface-hub 0.23.4
idna 3.7
importlib-metadata 7.0.1
importlib_resources 6.4.0
iniconfig 2.0.0
ipykernel 6.28.0
ipympl 0.9.4
ipython 8.15.0
ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 8.1.3
isoduration 20.11.0
isort 5.13.2
jedi 0.17.2
Jinja2 3.1.4
joblib 1.4.2
json5 0.9.25
jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.22.0
jsonschema-specifications 2023.12.1
jupyter_client 7.4.9
jupyter_core 5.7.2
jupyter-events 0.10.0
jupyter-lsp 2.2.5
jupyter-resource-usage 0.7.2
jupyter_server 2.14.1
jupyter_server_fileid 0.9.2
jupyter-server-mathjax 0.2.6
jupyter_server_terminals 0.5.3
jupyter_server_ydoc 0.8.0
jupyter-ydoc 0.2.5
jupyterlab 3.6.7
jupyterlab_code_formatter 2.2.1
jupyterlab_git 0.50.1
jupyterlab-language-pack-zh-CN 4.2.post1
jupyterlab-lsp 4.3.0
jupyterlab_pygments 0.3.0
jupyterlab_server 2.27.2
jupyterlab-system-monitor 0.8.0
jupyterlab-topbar 0.6.1
jupyterlab_widgets 3.0.11
kiwisolver 1.4.5
markdown-it-py 3.0.0
MarkupSafe 2.1.5
matplotlib 3.9.0
matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.6.1
mdurl 0.1.2
mindspore 2.2.14
mindvision 0.1.0
mistune 3.0.2
ml_collections 0.1.1
mpmath 1.3.0
msadvisor 1.0.0
mypy-extensions 1.0.0
nbclassic 1.1.0
nbclient 0.10.0
nbconvert 7.16.4
nbdime 4.0.1
nbformat 5.10.4
nest-asyncio 1.6.0
notebook 6.5.7
notebook_shim 0.2.4
numpy 1.26.4
op-compile-tool 0.1.0
op-gen 0.1
op-test-frame 0.1
opc-tool 0.1.0
opencv-contrib-python-headless 4.10.0.84
opencv-python 4.10.0.84
opencv-python-headless 4.10.0.84
orjson 3.10.5
overrides 7.7.0
packaging 23.2
pandas 2.2.2
pandocfilters 1.5.1
parso 0.7.1
pathlib2 2.3.7.post1
pathspec 0.12.1
pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5
pillow 10.3.0
pip 24.1
platformdirs 4.2.2
pluggy 1.5.0
prometheus_client 0.20.0
prompt-toolkit 3.0.43
protobuf 5.27.1
psutil 5.9.0
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2
pycocotools 2.0.7
pycodestyle 2.6.0
pycparser 2.22
pydantic 2.7.4
pydantic_core 2.18.4
pydocstyle 6.3.0
pydub 0.25.1
pyflakes 2.2.0
Pygments 2.15.1
pylint 3.2.3
pyparsing 3.1.2
pytest 8.0.0
python-dateutil 2.9.0.post0
python-dotenv 1.0.1
python-json-logger 2.0.7
python-jsonrpc-server 0.4.0
python-language-server 0.36.2
python-multipart 0.0.9
pytoolconfig 1.3.1
pytz 2024.1
PyYAML 6.0.1
pyzmq 25.1.2
referencing 0.35.1
requests 2.32.3
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rich 13.7.1
rope 1.13.0
rpds-py 0.18.1
ruff 0.4.10
schedule-search 0.0.1
scikit-learn 1.5.0
scipy 1.13.1
semantic-version 2.10.0
Send2Trash 1.8.3
setuptools 69.5.1
shellingham 1.5.4
six 1.16.0
smmap 5.0.1
sniffio 1.3.1
snowballstemmer 2.2.0
soupsieve 2.5
stack-data 0.2.0
starlette 0.37.2
sympy 1.12.1
synr 0.5.0
te 0.4.0
terminado 0.18.1
threadpoolctl 3.5.0
tinycss2 1.3.0
toml 0.10.2
tomli 2.0.1
tomlkit 0.12.0
toolz 0.12.1
tornado 6.4.1
tqdm 4.66.4
traitlets 5.14.3
typer 0.12.3
types-python-dateutil 2.9.0.20240316
typing_extensions 4.11.0
tzdata 2024.1
ujso
