docs(ssd): 调整文档结构，更新训练流程

zjZSTU · zjZSTU · commit b8032d01ec5c · 2020-05-17T20:12:07.000+08:00
diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md
@@ -23,7 +23,11 @@
     * 损失函数
     * `Hard Negative Mining`
     * `variance`变量
-* 训练
-    * 执行命令
-    * 训练日志
-    * 测试日志
+* 具体实现
+    * 命令行操作
+    * 训练
+        * 训练流程
+        * 训练日志
+    * 测试
+        * 测试流程
+        * 测试日志
diff --git a/docs/ssd/demo_res.md b/docs/ssd/demo_res.md
diff --git a/docs/ssd/index.md b/docs/ssd/index.md
@@ -1,32 +1,18 @@
 
 # SSD
 
-[SSD(Single Shot MultiBox Detector)](https://arxiv.org/abs/1512.02325)是一个`One-Stage`目标检测算法。其相对于之前的检查算法（`YOLOv1、Faster RCNN`）而言，关键的区别在于
+[SSD(Single Shot MultiBox Detector)](https://arxiv.org/abs/1512.02325)是一个`One-Stage`目标检测算法。其相对于之前的检测算法（`YOLOv1、Faster RCNN`）而言，关键的区别在于
 
 1. 使用多个**不同尺度**的特征图进行边界框预测
 2. 定义了一组**多个尺度、多个长宽比**的先验框
 2. 利用**小卷积滤波器**计算特征图，以得到先验框偏移和分类成绩
 
-## 检测流程
+## 章节安排
 
-1. 输入图像
-2. 通过卷积网络模型计算生成一组边界框偏移，以及和每个边界框对应的分类概率
-3. 结合先验框得到预测边界框
-4. 通过非最大抑制策略消除重叠的边界框
-5. 输出检测结果
+分两部分研究`SSD`算法：
 
-## 训练流程
-
-1. 加载训练数据
-2. 定义网络模型
-3. 定义损失函数
-4. 定义优化器
-5. 批量训练
-
-下面操作中，默认定义
-
-* 输入图像尺寸为$300\times 300$
-* 数据集为`PASCAL VOC`
+1. 原理解析
+2. 具体实现
 
 ## 相关阅读
 
diff --git a/docs/ssd/train_process.md b/docs/ssd/train_process.md
@@ -0,0 +1,36 @@
+
+# 训练流程
+
+* `py/train.py`
+
+## 训练参数
+
+* 数据集
+    * 训练：`PASCAL VOC 07+12 trainval`
+    * 测试：`PASCAL VOC 07 test`
+* 数据
+    * 输入大小：`300`
+    * 批量大小：`32`
+* 优化器：`SGD`
+    * `lr: 1e-3`
+    * `weight_decay: 5e-4`
+    * 动量：`0.9`
+* 衰减器：`WarmupMultiStepLR`（自定义，`warmup + stepLR`）
+    * 起始学习率（`warmup_factor`）：`1/3.0`
+    * `warmup`迭代次数（`warmup_iters`）：`500`
+    * 衰减时刻：第`8`万次和第`10`万次迭代
+    * 迭代总数：`12`万次
+* 模型
+    * 基础网络：`VGG16`
+    * 损失函数：`SmoothL1 Loss + Softmax Loss`
+
+## 训练流程
+
+* 批量载入图像
+* 图像预处理
+    * 针对图像进行操作
+    * 针对边界框进行操作：计算先验框；匹配先验框和标注框，转换边界框坐标格式
+* 模型计算
+* 损失计算
+* 梯度更新
+* 学习率更新
diff --git a/docs/ssd/using_command.md b/docs/ssd/using_command.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 
-# 执行命令
+# 命令行操作
 
 执行训练、测试、检测命令如下
 
diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml
@@ -73,7 +73,13 @@ nav:
             - 损失函数: ssd/loss_function.md
             - 'Hard Negative Mining': ssd/hard_negative_mining.md
             - variance变量: ssd/variance.md 
-        - 训练:
-            - 使用命令: ssd/using_command.md
-            - 训练日志: ssd/train_res.md
-            - 测试日志: ssd/test_res.md
+        - 具体实现:
+            - 命令行操作: ssd/using_command.md
+            - 训练:
+                - 训练流程: ssd/train_process.md
+                - 训练日志: ssd/train_res.md
+            - 测试:
+                - 测试流程: ssd/test_process.md
+                - 测试日志: ssd/test_res.md
+            - 使用:
+                - 使用日志: ssd/demo_res.md

Original file line number	Diff line number	Diff line change
`@@ -1,5 +1,5 @@`
`1`	`1`
`2`		`-# 执行命令`
	`2`	`+# 命令行操作`
`3`	`3`
`4`	`4`	`执行训练、测试、检测命令如下`
`5`	`5`