SSDアルゴリズム解析

参考：
SSDアルゴリズムの詳細説明

SSDネットワーク解析のPriorBox層ポストプロセス
：
ssd caffe PriorBoxパラメータ計算ボックス番号
SSDフレームワーク詳細解釈

トレーニング中に対応する解像度を変更する場合は、パラメーター内の min_dim と max_dim の対応する値を変更し、この値のセットを通じて min_size と max_size を計算する必要があります。

元の SSD で使用される 6 つのプライアボックス出力は、4、6、6、6、4、および 4 に対応します。計算では、デフォルトで sx_min = 0.2 および
sx_max = 0.9 が使用されます。

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      #根据公式计算
    max_size: 60.0    
    aspect_ratio: 2      #包含 1、1、2、1/2四种宽高比的defaultbox（两个正方形，两个长方形）
    flip: true        #注意如果没有flip参数，aspect_ratio=2只能产生一个纵横比为1：2的默认框
    clip: false  
    variance: 0.1  
    variance: 0.1  
    variance: 0.2  
    variance: 0.2  
    step: 8            #该层特征图尺寸为38*38，38*8约等于300，用于尺度映射
    # step_w: --       # step 和 step_w/step_h 两组参数只使用一组
    # step_h: --
    offset: 0.5  
  }  
}  

ステップ計算: Caffe ダウンサンプリングの Conv 計算は、floor を使用して切り捨てられ、プール計算は ceil を使用して切り上げられます。

このうち Real_scale と Cal_scale は対応していません 一般的には人間による丸め設定です たくさん見つけたので conv8_2 を 30 にすべきとは言っていないので本当かどうかはわかりませんが、実スケールは 32 ですが、conv10_2 は 100 で、実数は 100 です。ここにはスキルはありません。経験値の設定にすべきだと思います。ご存知の方がいらっしゃいましたら、教えてください。ありがとうございます。