SSD目标检测模型的缺点

训练需要大量的数据和计算资源：SSD模型需要大量的数据来训练，同时还需要大量的计算资源来进行训练和推理。这使得SSD模型在一些资源有限的设备上难以应用。

对小目标检测效果不佳：由于SSD模型使用固定大小的锚点来检测目标，因此对于小目标的检测效果不佳，容易出现漏检或误检的情况。

对目标的旋转和形变敏感：SSD模型的锚点是固定大小和形状的，因此对于目标的旋转和形变比较敏感，容易出现漏检或误检的情况。

对光照和背景的变化敏感：SSD模型对光照和背景的变化比较敏感，容易出现漏检或误检的情况。

目标分类精度有限：SSD模型对目标分类的精度有限，容易将相似的目标分类错误。