我有一个问题与SSD的基本原理更相关，而非任何特定的实现：
如果我的目标是检测所有“前景”对象并为它们标注边界框，并且不太在意它是“狗”还是“猫”等。那么哪种方法能提供更好的整体准确率和召回率？假设前景中有10个不同的对象类别：
1. 训练SSD使用10个不同的类别；或
2. 训练SSD使用1个类别作为前景，并将所有10个不同类别的对象标记为“前景”非常感谢您的帮助。
回答：
经过几个月的研究和实验，对于SSD，我认为选项#1“训练SSD使用10个不同的类别”将达到更高的准确率和召回率，如果“不关心”误分类，只要它是前景对象就全部计入。原因是：SSD除了依赖特征图外，还依赖边界框的形状和大小进行分类。因此，我们训练的类别越多，它拥有的“检测器”就越多，这意味着SSD针对此特定问题具备了更强的辨别能力。
