总结说来prior_box层只完成了一个提取anchor的过程,其他与gt的match,筛选正负样本比例都是在multibox_loss_layer完成的
http://www.360doc.com/content/17/0810/10/10408243_678091430.shtml
1.以mobileNet-ssd为例子:https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD/blob/master/train.prototxt
ssd在6个层上进行了预测,从6个feature map分别做了confidence和location预测,这些预测都是从相应层的feature map做一个1*1卷积,w和h是不变的,但channel会做改变,confidence:prior_num*class_num, location:prior_num*4
卷积都会经过一个permute层把原来的blob从nchw的顺序变成n,h,w,c,然后在flatten变成n,h*w*c,最后再通过concat把6个预测连接起来,最后就变成了一个一维的blob,比如mbox_conf前4个值代表的是4个prior为第0类的概率,shape的变化可以看下图:
为什么是conv4_3的channel是84，16；fc7的channel是126，24？
84 = 4*21，16 = 4*4
126 = 6*21，24 = 6*4
conv4_3的anchor是4个，fc7的anchor是6个，分类的channel是anchor数*分类数，bouding box的channel是anchor数*4个坐标
https://www.zhihu.com/question/269160464/answer/400342428,这个解释了为什么要进行permute,如果不进行permute直接进行flatten会让prior的值不在连续的存储空间
可以这样理解,flatten从axis=1开始摊开,先摊开的是第四维,摊完之后再是第三维,再是第二维.所以把84所代表的prior换到第四维,就先摊开类别和anchor个数
其实最终这个一维的blob都会对应某一个feature map中的某一个点的某一个anchor
2.https://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/80146425:
* Forward_cpu的主要流程： FindMatches:确定哪些priorbox是正样本，哪些是负样本，存放在all_match_indices_中
MineHardExamples：Minig出符合条件的负样本 计算正样本的定位
loss 计算所有正样本+Mining出来的负样本的分类loss
最后的loss为定位和分类loss的加权和
先GetGroundTruth、GetPriorBBoxes、GetLocPredictions分别得到gt,prior_box和预测的bounding box regression的值,然后FindMatches将prior的坐标和boudingbox坐标相加变成真正的预测框再和gt进行一个匹配.值得注意的是先是从groudtruth box出发给每个groudtruth box找到了最匹配的prior box放入候选正样本集，然后再从prior box出发为prior box集中寻找与groundtruth box满足I的一个IOU最大的prior box（如果有的话）放入候选正样本集，这样显然就增大了候选正样本集的数量.https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/7447111.html
https://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.html 然后MineHardExamples根据confidence loss排序,选取loss最大的前面一些并保证正负比1:3进行训练
https://www.sohu.com/a/168738025_717210,这个网页的ssd网络图比较完整,并且是以vgg为backbone,从conv6_1开始是ssd在vgg上添加的网络层,ssd是在6个层进行了预测
其他层都是直接从feature map上直接使用3*3，pad=1，stride=1的卷积生成分类和回归，但conv4_3的分类和回归是先norm了再用的卷积