这都是个人学习SSD所做记录，仅作为个人备忘录
SSD：Single Shot MultiBox Detector（一）： http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73028773
SSD：Single Shot MultiBox Detector（二）： http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73030116
SSD：Single Shot MultiBox Detector（三）： http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73032867
SSD：Single Shot MultiBox Detector（四）： http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73033170
SSD：Single Shot MultiBox Detector（五）： http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73033282
在前面已经讲过YOLO，（详情参考：YOLO解读）继续看了下SSD：Single Shot MultiBox Detector，SSD是YOLO的一个进化版本， 提出的时间有点久远了（主要是深度学习发展实在是太快了），在这里，记录下学习的过程，在这篇博文中先大致写写论文本身，网上也有很多的教程。
主要的思想就是使用VGG16的前5层，用了astrous算法（其实就是dilation conv）把FC6，FC7换成了卷积层。利用分层特征，在不同的层分别使用default box（借鉴anchor的思想）来预测。主要的论文思路可以参考：
https://www.bbsmax.com/A/gGdX0Vepd4/ （这个链接里面提供了很多SSD可以参考的资料）
和作者的slides
主要的框图以及和YOLO的比较，出处见论文：
更具体的框架如下：
更为详细的技术细节，比如default box的选取，loss function等都可以参考我上面给出的那个链接，同时参考我后续给出的代码的解读。
代码解读：
本文链接：http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73028773