上一篇讲了SSD算法的整体框架，这一篇分析SSD的 Prior Box 层，先验框是如何产生 SSD和YOLO不同，每一个 feature map 上的点都为一个 cell， 而YOLO是划分为 gird 。 假如 feature map 大小为 m × n m \times n m×n 那麽会有 m × n m \times n m×n 个 cell 。每个 cell 会生成固定 scale 和 aspect ratio 的 box 。 假如每个 cell 生成 k k k 个 box ， 每个 box 对应类 c c c 个类别以及 4 个坐标偏移量。因此输出的先验框就有 m × n × k × ( c + 4 ) m \times n \times k \times (c+4) m×n×k×(c+4) 个
因此这里有着三个超参数(scale, aspect ratio以及 k k k)。
1. Scale设置 scale 有着一个线性增长的规则： s k = s m i n + s m a x − s m i n m − 1 × ( k − 1 ) s_{k} = s_{min} + \frac{{s_{max}-s_{min}}}{m-1}\times(k-1) sk=smin+m−1smax−smin×(k−1) 其中, k ∈ [ 1 , m ] k \in [1,m] k∈[1,m] 。 s k s_{k} sk 为先验框相对于原始图片的比例 m m m 为特征图个数，通过网络结构图知道有6个特征图，但是这里 m m m取 5，因为conv4的特征图单独设置。 s m a x , s m i n s_{max},s_{min} smax,smin为比例最大值和最小值，论文中取得是0.9 和 0.2 。 第一个特征图单独设置： s k = s m i n 2 s_{k} = \frac{s_{min}}{2} sk=2smin 所以第一个的尺度为300×(0.2)/2 = 30 。 后面的5个特征图按照线性增长规则来。但实际操作我们先将尺度比例扩大100倍来计算，在后面再除以100还原回去。因此增长步长为 ⌊ ⌊ s m a x × 100 ⌋ − ⌊ s m i n × 100 ⌋ m − 1 ⌋ = 17 \lfloor \frac{{\lfloor {s_{max} \times100}}\rfloor - {\lfloor {s_{min} \times100}}\rfloor}{m-1} \rfloor=17 ⌊m−1⌊smax×100⌋−⌊smin×100⌋⌋=17 所以第二个特征图的 s k s_{k} sk为： 0.2 × 100 + 17 × ( 1 − 1 ) 100 = 0.2 \frac{0.2 \times 100 + 17\times(1-1)}{100}=0.2 1000.2×100+17×(1−1)=0.2 依次类推，最终得到6个特征图的 s k s_{k} sk 为[0.1, 0.2, 0.37, 0.54, 0.71, 0.88] 所以乘以图片大小得到特征图尺度为[30, 60, 111, 162, 213, 264]
2. Aspect Ratio设置 aspect ratio设置较为简单，一般取 α = { 1 , 2 , 3 , 1 2 , 1 3 } \alpha = \{{1,2,3,\dfrac{1}{2},\dfrac{1}{3}}\} α={1,2,3,21,31} 所以先验框的宽度和长度为： w k α = S α , h k α = S / α w_{k}^{\alpha}=S\sqrt{\alpha}, h_{k}^{\alpha}=S / \sqrt{\alpha} wkα=Sα ,hkα=S/α S S S 为特征图尺度，其中还会设立一个特征图尺度为 S = 300 × s k s k + 1 S=300\times\sqrt{s_{k}s_{k+1}} S=300×sksk+1 , aspect ratio为1的先验框，总共组建6种先验框 { 1 , 2 , 3 , 1 2 , 1 3 , 1 ′ } \{{1,2,3,\dfrac{1}{2},\dfrac{1}{3}, 1'} \} {1,2,3,21,31,1′}, 多出来的那个尺度比例 s m + 1 s_{m+1} sm+1设为 105 100 \frac{105}{100} 100105, 那麽多出来的尺度为315 。 实际程序中，conv4_3, conv10_2, conv11_2只使用4种先验框，不使用3和1/3的先验框，所以6个特征图先验框种数有 { 4 , 6 , 6 , 6 , 4 , 4 } \{4, 6, 6, 6, 4, 4\} {4,6,6,6,4,4} 所以总共的先验框有 38 × 38 × 4 + 19 × 19 × 6 + 10 × 10 × 6 + 5 × 5 × 6 + 3 × 3 × 4 + 1 × 1 × 4 = 8732 38\times38\times4+19\times19\times6+10\times10\times6+5\times5\times6+3\times3\times4+1\times1\times4=8732 38×38×4+19×19×6+10×10×6+5×5×6+3×3×4+1×1×4=8732
通过PyTorch代码可以看到在VOC数据集下也是这种设置方式：
voc = { 'num_classes': 21, 'lr_steps': (80000, 100000, 120000), 'max_iter': 120000, 'feature_maps': [38, 19, 10, 5, 3, 1], 'min_dim': 300, 'steps': [8, 16, 32, 64, 100, 300], 'min_sizes': [30, 60, 111, 162, 213, 264], #特征图尺度 'max_sizes': [60, 111, 162, 213, 264, 315], #多出一个315尺度 'aspect_ratios': [[2], [2, 3], [2, 3], [2, 3], [2], [2]], # aspect ratio 'variance': [0.1, 0.2], 'clip': True, 'name': 'VOC', }