SSD 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以經(jīng)典深度卷積網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過 “基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò) + 額外卷積層 + 多檢測層” 的架構(gòu)實現(xiàn)多尺度特征提取與檢測，其結(jié)構(gòu)設(shè)計既兼顧了特征表達能力，又通過精簡計算確保實時性。早期 SSD 采用 VGG16 作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，VGG16 的深度卷積結(jié)構(gòu)（13 個卷積層、3 個全連接層）能夠有效提取圖像的多層級特征，但為適配檢測任務(wù)，SSD 對 VGG16 進行了針對性改造：移除最后兩個全連接層與一個最大池化層，避免特征分辨率過度降低；將原本用于分類的全連接層替換為卷積層，使網(wǎng)絡(luò)輸出保持空間維度（而非向量形式），為后續(xù)多尺度特征圖提取奠定基礎(chǔ)。在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)之后，SSD 添加了多個輕量化卷積層（通常為 3×3 卷積核），這些額外卷積層的作用是逐步降低特征圖分辨率、擴大感受野，同時保持通道數(shù)穩(wěn)定（如 256 或 512 通道），最終生成 6 個不同尺度的檢測層（如 38×38、19×19、10×10 等分辨率），每個檢測層的特征圖均用于輸出分類與回歸結(jié)果。

為進一步提升實時性與適配移動端場景，后續(xù)研究者提出了 SSD 的輕量版本 ——SSD Lite，其核心是將基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)從 VGG16 替換為 MobileNet（如 MobileNet v1、v2）。MobileNet 采用 “深度可分離卷積” 技術(shù)，將傳統(tǒng) 3×3 卷積拆分為 “深度卷積”（逐通道卷積，提取通道內(nèi)特征）與 “點卷積”（逐點 1×1 卷積，融合通道間特征），在保持特征表達能力的前提下，將計算量與參數(shù)量降低至傳統(tǒng)卷積的 1/8~1/9。SSD Lite 的結(jié)構(gòu)設(shè)計與標(biāo)準(zhǔn) SSD 一致，但憑借 MobileNet 的輕量化特性，其推理速度較標(biāo)準(zhǔn) SSD 提升 3~5 倍，可在手機、嵌入式設(shè)備（如樹莓派、Jetson Nano）上實現(xiàn) 30fps 以上的實時檢測，為移動端目標(biāo)檢測應(yīng)用（如手機拍照識別、移動安防）提供了可行方案。

SSD 的訓(xùn)練與推理流程圍繞 “多尺度特征匹配” 與 “損失優(yōu)化” 展開，每個環(huán)節(jié)的設(shè)計均服務(wù)于精度與速度的平衡。在訓(xùn)練階段，首先需構(gòu)建包含目標(biāo)標(biāo)注（類別與邊界框坐標(biāo)）的數(shù)據(jù)集（如 PASCAL VOC、COCO），并對圖像進行預(yù)處理（如 Resize 至固定尺寸，如 300×300 或 512×512；進行隨機裁剪、水平翻轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整等數(shù)據(jù)增強，提升模型魯棒性）。隨后進行先驗框與真實框的匹配：對每個檢測層的所有先驗框，計算其與每個真實框的 IoU，將 IoU 大于閾值（通常為 0.5）的先驗框標(biāo)記為正樣本（需學(xué)習(xí)目標(biāo)類別與位置偏移），IoU 小于閾值（通常為 0.1~0.3）的標(biāo)記為負樣本（僅需學(xué)習(xí) “背景” 類別），同時為避免正負樣本比例失衡（負樣本數(shù)量遠多于正樣本），采用 “難負樣本挖掘” 策略，僅保留分類損失較大的負樣本，使正負樣本比例維持在 1:3 左右，確保訓(xùn)練過程穩(wěn)定。損失函數(shù)則分為分類損失與回歸損失兩部分：分類損失采用交叉熵損失，用于優(yōu)化目標(biāo)類別的判斷精度；回歸損失采用平滑 L1 損失，用于優(yōu)化邊界框的位置偏移，兩者通過權(quán)重系數(shù)結(jié)合，共同指導(dǎo)模型參數(shù)更新。