SSD系列：
SSD系列1——网络结构
SSD系列2——PriorBox
SSD系列3——损失计算

PriorBox

  SSD采用PriorBox来进行区域生成，其思想与Faster RCNN的Anchor类似。PriorBox的本质是在原图上的一系列矩形框，即特征图上的一个点根据下采样率可以得到在原图上的坐标，SSD先验性地提供了以该坐标为中心的4个或6个不同大小的PriorBox，然后利用特征图去预测这4个或6个PriorBox的类别与位置偏移量。

  在Faster RCNN中，所有的Anchor均来自同一特征图，然而该层特征图的感受野相同，对于尺度范围变化较大的被检测物体来说，这种方法生成的Anchor代表性较低。

  SSD使用了多层特征图来生成PriorBox，浅层特征图的感受野较小，用来检测小物体，深层特征图的感受野较大，用来检测大物体。

  从上图可以看出，SSD使用了第4、7、8、9、10和11层的特征图来生成PriorBox，这6个特征图的尺寸越来越小，感受野越来越大，且每个特征图上的点分别对应4、6、6、6、4、4个PriorBox。在生成PriorBox之后，使用两个$3\times 3$的卷积，即可得到每一个PriorBox对应的类别与位置预测值。