YOLO 和 SSD 中的目标检测算法：Ground Truth 与先验框的匹配策略

在训练目标检测模型时，首先要确定训练图片中的 ground truth（真实目标）与哪个先验框来进行匹配。与之匹配的先验框所对应的边界框将负责预测它。在 YOLO 中，ground truth 的中心落在哪个单元格，该单元格中与其 IOU(定义见图 8) 最大的边界框负责预测它。

但在 SSD 中却完全不一样，SSD 的先验框与 ground truth 的匹配原则主要有两点。

在训练时，ground truth 与 default boxes 按照如下方式进行配对：

1. 首先，寻找与每一个 ground truth box 有最大 IoU 的 default box，这样就能保证每一个 ground truth 能与至少一个 default box 对应起来。
2. SSD 之后又将剩余还没有配对的 default box 与任意一个 ground truth 尝试配对，只要两者之间的 IoU 大于阈值，就进行匹配（SSD 300 阈值为 0.5）。

换句话说，SSD 在训练时会先将每个 ground truth 与与其 IoU 最大的 default box 进行匹配，保证每个 ground truth 都能被至少一个 default box 匹配。然后再将剩余的 default box 与任意一个 ground truth 进行匹配，只要 IoU 大于阈值，就进行匹配。这种匹配方式可以更好地适应不同大小和形状的目标，提高检测的准确性。