２７３　SSD

YOLOの後継モデル。CNNの途中の特徴マップからYOLOのように領域単位で物体らしさと矩形領域を出力する。

SSD (Single Shot Multibox Detector)はECCV 2016で発表されたSSD: Single Shot MultiBox Detectorで提案された手法。

SSDはYOLOと同じように、領域スキャンのアプローチを使わずに入力画像からCNNで直接物体の位置を検出するOne-Stage(Shot)と呼ばれるアプローチの手法。
YOLOとの大きな違いは、YOLOがBounding Boxの出力を出力層だけで行っていたのに対し、SSDではCNNの複数の層から物体のBounding Boxを出力する点。

SSDの教師データはYOLOと同じで、画像とそこに写っている各物体を示すBounding Boxとラベルとなる。
以下の図の例では、(a)のように1枚の画像に対して犬と猫のBounding Boxとラベルがground truthとして与えられている。

学習時には、(a)の実線の青い矩形(教師データ)と、(b)の点線の青い矩形(推定値)の位置・サイズが一致するように、かつ物体クラスが猫となるようにネットワークの重みを更新する。
同様に、(a)の実線の赤い矩形(教師データ)と、(c)の点線の赤い矩形(推定値)の位置・サイズを一致させ、犬と推定できるように学習する。