SSD目标检测算法的流程

SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度神经网络的目标检测算法，其流程如下：

1. 首先，SSD使用一个预训练好的卷积神经网络（如VGG16）来提取图像特征，这些特征被称为特征图。

2. 接着，SSD在不同层次的特征图上应用一系列的卷积滤波器来检测不同大小的目标。这些卷积滤波器被称为卷积头。

3. 对于每个卷积头，SSD会生成一组称为锚框（anchor boxes）的边界框，这些边界框具有不同的宽度和高度，并覆盖了图像中的不同区域。

4. 然后，SSD对每个锚框进行分类和边界框回归。分类任务是将每个锚框分配到不同的目标类别中，而边界框回归任务是调整每个锚框的位置和大小，以更好地匹配目标。

5. 最后，SSD使用非极大值抑制（NMS）来消除重叠的边界框，从而得到最终的检测结果。