mobilenets-ssd网络结构图

MobileNet-SSD是一种较轻量级的物体检测神经网络，结合了MobileNet和SSD(Single Shot MultiBox Detector)两种网络结构。其网络结构图如下：

输入层：接收图像作为输入，尺寸为300x300像素。

MobileNet部分：MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，用于对图像进行特征提取。它由一系列深度可分离卷积层（Depthwise Separable Convolution）和1x1卷积层组成。这些层能够有效地减少参数量，并提供相对较小的计算开销，使得MobileNet适用于移动端设备。

特征金字塔层：MobileNet的输出经过一系列的特征金字塔层，用于从不同尺度的特征图中检测不同大小的物体。

检测层：每个特征金字塔层都包含一个检测层，用于预测不同尺度和类别的物体边界框。检测层包括一个3x3卷积层和一个分类和回归层，用于预测物体的类别和位置。

先验框层：在每个检测层之前，都有一个先验框层。先验框是在原始图像上定义的具有不同尺寸和长宽比的矩形框，用于辅助预测物体的位置和尺寸。

输出层：最后，通过非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）来筛选和合并重叠的检测结果，并输出最终的物体检测结果，包括物体位置和类别。

MobileNet-SSD网络结构图的整体设计是将轻量级的MobileNet与SSD的多尺度特征金字塔和先验框融合在一起，以实现高效准确的物体检测。其创新点在于有效地提取图像特征，并使用多尺度特征金字塔进行不同尺度物体的检测，从而在保证高性能的同时减少了网络的参数量和计算开销，使得在移动端设备上也能够实时进行物体检测。