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README.md

+# SSD
+## 论文
+SSD: Single Shot MultiBox Detector
+
+- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-46448-0_2
+## 模型结构
+SSD模型结构包括一个基础卷积网络（如VGG16或ResNet）作为特征提取器，后接多个卷积层，这些层负责生成不同尺度的特征图，以便于检测不同大小的物体。
+
+## 算法原理
+SSD通过在每个特征图上直接预测边界框和类别概率，使用多种尺寸的默认框来覆盖图像中的目标，在一个前向传播中完成目标检测，显著提高了检测速度。
+
+
+## 环境配置
+### Docker
+```bash
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310
+docker run -it  --shm-size 80g --network=host --name=SSD --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310 bin/bash
+```
+其它非深度学习库参照requirements.txt安装：
+```
+pip install -r requirements.txt
+pip install pycocotools
+```
+## 数据集
+#### 小数据集
+
+coco2017_50数据集
+
+解压后使用训练/推理命令默认使用该数据集。
+
+#### 标准数据集
+
+Pascal VOC数据集
+
+下载地址：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/voc0712/-/tree/Maintainers?ref_type=heads)
+
+SCNet中提供的数据集包含voc2007和voc2012，其文件目录如下：
+
+```
+VOCdevkit0712/voc2007_2012/VOCdevkit
+|__ VOC2007
+    |_ JPEGImages
+    |_ Annotations
+    |_ ImageSets
+    |_ SegmentationClass
+|__ VOC2012
+    |_ JPEGImages
+    |_ Annotations
+    |_ ImageSets
+    |_ SegmentationClass
+```
+在`SSD/ssd/config/path_catlog.py`中第5行`DATA_DIR = '{path_to_dataset}'`指定数据集。
+
+使用VOC2007：`DATA_DIR = 'VOCdevkit0712/voc2007_2012/VOCdevkit/VOC2007/'`
+
+使用VOC2012：`DATA_DIR = 'VOCdevkit0712/voc2007_2012/VOCdevkit/VOC2012/'`
+
+使用VOC0712：`DATA_DIR = 'VOCdevkit0712/voc2007_2012/VOCdevkit/'`
+
+注意：如果使用标准数据集，将命令中`--config-file`改成`configs/vgg_ssd300_voc0712`'
+
+## 训练
+
+### 单卡训练
+```bash
+python train.py --config-file configs/vgg_ssd300_coco2017_50_trainval.yaml
+```
+
+### 多卡训练
+
+```bash
+python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py --config-file configs/vgg_ssd300_coco2017_50_trainval.yaml SOLVER.WARMUP_FACTOR 0.03333 SOLVER.WARMUP_ITERS 1000
+```
+## 推理
+
+### 单卡推理
+
+```bash
+python test.py --config-file configs/vgg_ssd300_coco2017_50_trainval.yaml
+```
+### 多卡推理
+
+```bash
+python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 test.py --config-file configs/vgg_ssd300_coco2017_50_trainval.yaml
+```
+
+## 结果
+
+### 输出实例
+
+![result](result.jpg)
+
+### 精度（mAP）
+
+|        | VOC2007 test | coco test-dev2015 |
+| :----: | :----------: | :---------------: |
+| SSD300 |     77.2     |       25.1        |
+| SSD512 |     79.8     |       28.8        |
+
+## 应用场景
+
+### 算法类别
+目标检测
+### 热点应用行业
+金融,交通,教育
+## 源码仓库及问题反馈
+https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/ssd
+
+## 参考资料
+https://github.com/lufficc/SSD
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