読み方：シングルショットマルチボックスディテクタ

Single Shot MultiBox Detector【SSD】

概要

Single Shot MultiBox Detectorとは、畳み込みニューラルネットワークの一つで、画像中の物体検出を一度の処理で行うモデル。複数のサイズの特徴マップを利用することで、先行する一段階手法の弱点であった小物体への検出精度を向上させた。

従来のR-CNN系列の手法では、物体検出を「領域提案」と「分類」の二段階に分けて行っていたが、Single Shot MultiBox Detectorは単一のニューラルネットワークですべての処理を完結する。異なる解像度の特徴マップを利用することで、様々な大きさの物体に対応できる設計となっている。浅い層の高解像度の特徴は小さな物体の検出に、深い層の低解像度の特徴は大きな物体の検出に適している。

また、各特徴マップの各位置に「デフォルトボックス」と呼ばれる、あらかじめ設定された複数のアスペクト比を持つ枠を配置する。ネットワークはこの枠と実際の物体の位置（バウンディングボックス）のズレを修正する回帰処理と、枠内の物体がどのクラスに属するかを判定する分類処理を同時に実行する。

他にも、全結合層を排除して畳み込み層のみで構成することでパラメータ数を抑え、推論は一回の前向き計算で完結させるなど、計算効率と高速性を高める様々な工夫が見られる。YOLOと並ぶ一段階手法の代表的なモデルの一つであり、監視カメラや自動運転などリアルタイム性が求められる分野で広く応用されている。