mobilenet_ssd caffe模型可视化地址:MobileNet_ssd

conv13是mobilenet的最后一个卷积层,作者仿照VGG-SSD的结构,在MobileNet的conv13后面添加了8个卷积层(dw和pw分开算)。

一共抽取6层用作检测,没有用分辨率为38x38的层(即conv12_dw和conv12_pw),抽取的6个层分别是conv11(dw), conv13(dw), conv14_2(pw), conv15_2(pw), conv16_2,(pw) conv17_2(pw)。

默认每个cell的anchor'个数分别为3,6,6,6,6,6。

因此每个cell预测的值的个数是3x4=12,24,24,24,24,24,即用于坐标回归的3x3卷积核的输出个数(因为都要变成1维度的,而且点卷积)。

接下来用于分类得分的3x3卷积核的输出个数为3x21=63,126,126,126,126,126。

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