face paper:SSD论文详解

1 SSD网络结构

图2 SSD网络结构（和代码貌似有点差别）

缩进上图2是原论文中的SSD 300网络结构图。可以看到YOLO在卷积层后接全连接层，即检测时只利用了最高层feature maps（包括Faster RCNN也是如此）；而SSD采用了特征金字塔结构进行检测，即检测时利用了conv4-3，conv-7（FC7），conv6-2，conv7-2，conv8_2，conv9_2这些大小不同的feature maps，在多个feature maps上同时进行softmax分类和位置回归，如图3。

图3 单层feature map预测和特征金字塔预测对比

2 Prior Box

缩进在SSD中引入了Prior Box，实际上与anchor非常类似，就是一些目标的预选框，后续通过softmax分类+bounding box regression获得真实目标的位置。SSD按照如下规则生成prior box：

• 以feature map上每个点的中点为中心（offset=0.5），生成一些列同心的prior box（然后中心点的坐标会乘以step，相当于从feature map位置映射回原图位置）
• 正方形prior box最小边长为，最大边长为：
• 每在prototxt设置一个aspect ratio，会生成2个长方形，长宽为： 和 

图4 prior box

• 而每个feature map对应prior box的min_size和max_size由以下公式决定，公式中m是使用feature map的数量（SSD 300中m=6）：

第一层feature map对应的min_size=S1，max_size=S2；第二层min_size=S2，max_size=S3；其他类推。在原文中，Smin=0.2，Smax=0.9，但是在SSD 300中prior box设置并不能和paper中上述公式对应：

	min_size	max_size
conv4_3	30	60
fc7	60	111
conv6_2	111	162
conv7_2	162	213
conv8_2	213	264
conv9_2	264	315

不过依然可以看出，SSD使用低层feature map检测小目标，使用高层feature map检测大目标，这也应该是SSD的突出贡献了。其中SSD 300在conv4_3生成prior box的conv4_3_norm_priorbox层prototxt定义如下：

SSD采用了多尺度输入图片，和多尺度的特征map，导致高精度！

 layer {
   name: "conv4_3_norm_mbox_priorbox"
   type: "PriorBox"
   bottom: "conv4_3_norm"
   bottom: "data"
   top: "conv4_3_norm_mbox_priorbox"
   prior_box_param {
     min_size: 30.0
     max_size: 60.0
     aspect_ratio: 2
     flip: true
     clip: false
     variance: 0.1
     variance: 0.1
     variance: 0.2
     variance: 0.2
     step: 8
     offset: 0.5
   }
 }

知道了priorbox如何产生，接下来分析prior box如何使用。这里以conv4_3为例进行分析。

图5

从图5可以看到，在conv4_3 feature map网络pipeline分为了3条线路：

• 经过一次batch norm+一次卷积后，生成了[1, num_class*num_priorbox, layer_height, layer_width]大小的feature用于softmax分类目标和非目标（其中num_class是目标类别，SSD 300中num_class = 21)
• 经过一次batch norm+一次卷积后，生成了[1, 4*num_priorbox, layer_height, layer_width]大小的feature用于bounding box regression（即每个点一组[dxmin，dymin，dxmax，dymax]，参考Faster RCNN 2.5节）
• 生成了[1, 2, 4*num_priorbox]大小的prior box blob，其中2个channel分别存储prior box的4个点坐标和对应的4个variance

缩进后续通过softmax分类+bounding box regression即可从priox box中预测到目标，熟悉Faster RCNN的读者应该对上述过程应该并不陌生。其实pribox box的与Faster RCNN中的anchor非常类似，都是目标的预设框，没有本质的差异。区别是每个位置的prior box一般是4~6个，少于Faster RCNN默认的9个anchor；同时prior box是设置在不同尺度的feature maps上的，而且大小不同。

缩进还有一个细节就是上面prototxt中的4个variance，这实际上是一种bounding regression中的权重。在图4线路(2)中，网络输出[dxmin，dymin，dxmax，dymax]，即对应下面代码中bbox；然后利用如下方法进行针对prior box的位置回归：

 decode_bbox->set_xmin(
     prior_bbox.xmin() + prior_variance[0] * bbox.xmin() * prior_width);
 decode_bbox->set_ymin(
     prior_bbox.ymin() + prior_variance[1] * bbox.ymin() * prior_height);
 decode_bbox->set_xmax(
     prior_bbox.xmax() + prior_variance[2] * bbox.xmax() * prior_width);
 decode_bbox->set_ymax(
     prior_bbox.ymax() + prior_variance[3] * bbox.ymax() * prior_height);

上述代码可以在SSD box_utils.cpp的void DecodeBBox()函数见到。