动手学习深度学习（19）多尺度锚框和SSD实现

当使用较小的锚框检测较小的物体时，我们可以采样更多的区域，而对于较大的物体，我们可以采样较少的区域。

多尺度锚框

为了演示如何在多个尺度下生成锚框，让我们先读取一张图像。 它的高度和宽度分别为561和728像素。

import torch
from d2l import torch as d2l

img = d2l.plt.imread('../img/catdog.jpg')
h, w = img.shape[:2]

给定特征图的宽度和高度fmap_w和fmap_h，以下函数将均匀地对任何输入图像中fmap_h行和fmap_w列中的像素进行采样。 以这些均匀采样的像素为中心，将会生成大小为s（假设列表s的长度为1）且宽高比（ratios）不同的锚框。

def display_anchors(fmap_w, fmap_h, s):
    d2l.set_figsize()
    # 前两个维度上的值不影响输出
    fmap = torch.zeros((1, 10, fmap_h, fmap_w))
    anchors = d2l.multibox_prior(fmap, sizes=s, ratios=[1, 2, 0.5])
    bbox_scale = torch.tensor((w, h, w, h))
    d2l.show_bboxes(d2l.plt.imshow(img).axes,
                    anchors[0] * bbox_scale)
display_anchors(fmap_w=4, fmap_h=4, s=[0.15])

然后，我们将特征图的高度和宽度减小一半，然后使用较大的锚框来检测较大的目标。 当尺度设置为0.4时，一些锚框将彼此重叠。

display_anchors(fmap_w=2, fmap_h=2, s=[0.4])

最后，我们进一步将特征图的高度和宽度减小一半，然后将锚框的尺度增加到0.8。 此时，锚框的中心即是图像的中心。

display_anchors(fmap_w=1, fmap_h=1, s=[0.8])

单次多框检测SSD的实现

略