ssd网络是全卷积的，理论上可以输入任意尺寸的图片。我在测试任意尺寸输入时发现一下问题：
训练：448×448的图
测试：896×896的图
测试时使用训练时2倍的尺寸，运行网络输出结果，明显发现检测的矩形框与应当得出的检测框大小呈2倍关系，折腾了几个小时，终于明白了。
训练的时候，anchor的size是归一化的，除以了训练时的图像宽度w0，anchor的长宽都是归一化到图像宽度的。而训练数据GT框（x,y,w,h）是归一化到图像宽度和高度，anchor由于长宽存在比例关系，所以只归一化到宽度。
测试的时候，anchor的size没变，是0-1的浮点数，在修改了尺寸过后实际上网络对于偏移量的回归是正确的，但是直接通过原来anchor+偏移量得到的矩形框会使得框成为正确结果的两倍。
检测框=anchor+偏移量，注意到anchor是归一化到训练时宽度448的，这就造成了得到的检测框也是归一化到448的，而测试图像宽度是896，需要将检测框归一化到896，所以测试时将原来的anchor size除以448/896即可。