SSD方法用于目标检测中的特征提取、BOX数量及预测原理
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1、特征提取层对应的位置
（1）在SSD网络结构中，多个特征提取卷积层被设置于Conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2以及Conv11_2等位置，并直接与分类器相连接。
（2）在每层中，每个中心点所生成的k值依次为4、6、6、6、4、4，因此用于早期特征分类的分类器如下：
Conv4_3对应的分类器为3*3*(4*(classnum+4))
Conv7对应的分类器为3*3*(6*(classnum+4))
Conv8_2对应的分类器为3*3*(6*(classnum+4))
Conv9_2对应的分类器为3*3*(6*(classnum+4))
Conv10_2对应的分类器为3*3*(4*(classnum+4))
Conv11_2对应的分类器为3*3*(4*(classnum+4))
2、pridector的实现原理
检测分类与位置的实现方式，是借助3*3的卷积操作完成的
1）具体而言，采用3*3
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