AnnotatedDatum是存放图片和BBox的类

// 估计是一张图片就对应于一个AnnotatedDatum message AnnotatedDatum {  enum AnnotationType {    BBOX = 0;  }   // 存储图片的数据，需要imdecode  optional Datum datum = 1;  // If there are "rich" annotations, specify the type of annotation.  // Currently it only supports bounding box.  // If there are no "rich" annotations, use label in datum instead.  optional AnnotationType type = 2;  // Each group contains annotation for a particular class.   // 每一类都会有一个annotation_group保存属于改类的bbox  repeated AnnotationGroup annotation_group = 3;}

 

数据增强效果图

假设原图输入是一张640*480的图片，这里由于版面问题我放缩了图片尺寸并且没做mean subtract，由于最后会有resize参数导致输出的图片都会resize到300x300，但是主要看的是增强的效果，SSD中的数据增强的顺序是：

DistortImage: 这个主要是修改图片的brightness，contrast，saturation，hue，reordering channels，并没改变标签bbox

ExpandImage: 这个主要是将DistortImage的图片用像素0进行扩展，标签bbox此时肯定会改变，就重新以黑边的左上角为原点计算[0,1]的bbox的左上角和右下角两个点坐标。

BatchSampler: 由于这里选错图了，BatchSampler必须要有GT的存在才会生效，由于我做的是人的检测所以图中没人就不会生成sampled_bboxes，后面修改例子。sampled_bboxes的值是随机在[0, 1]上生成的bbox，并且和某个gt_bboxes的IOU在[min, max]之间。由于proto中配的max_sample都是为1，所以每个batch_sampler可能会有1个sampled_bbox，随机取一个sampled bbox并且裁剪图片和标签。标签裁剪也很好理解首先要通过ProjectBBox将原坐标系标签投影到裁剪后图片的新坐标系的坐标，然后再ClipBBox到[0,1]之间。

Resize：放缩到300x300，最后将图片放缩到300x300，标签框也是线性放缩坐标而已。

Crop：原本data_transformer还会crop的，这个参数是配在prototxt中，默认是原图 所以就和没crop一样。如果要crop的话标签也是会和之前BatchSampler那样处理。