主要的思想是：

SSD 是基于一个前向传播 CNN 网络，产生一系列 固定大小（fixed-size） 的 bounding boxes，以及每一个 box 中包含物体实例的可能性，即 score。之后，进行一个非极大值抑制Non-maximum suppression得到最终的 predictions。

基于深度学习的目标检测算法：SSD

本文添加了额外辅助的网络结构

1. Mult-scale feature map for detection

       在base network后，添加一些卷积层，这些层的大小逐渐减小，可以进行多尺度预测

2. Convolutional predictors for detection

       每一个新添加的层，可以使用一系列的卷积核进行预测。对于一个大小为m*n、p通道的特征层，使用3*3的卷积核进行预测，在某个位置上预测出一个值，该值可以是某一类别的得分，也可以是相对于default bounding boxes的偏移量，并且在图像的每个位置都将产生一个值，如图2所示。

3. Default boxes and aspect ratio

       在特征图的每个位置预测K个box。对于每个box，预测C个类别得分，以及相对于default bounding box的4个偏移值，这样需要(C+4)*k个预测器，在m*n的特征图上将产生(C+4)*k*m*n个预测值。这里，default bounding box类似于FasterRCNN中anchors，如图1所示。

这里的 default box 很类似于 Faster R-CNN 中的 Anchor boxes，关于这里的 Anchor boxes，详细的参见原论文。但是又不同于 Faster R-CNN 中的，本文中的 Anchor boxes 用在了不同分辨率的 feature maps 上。

参考文献：

https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202/