SSD训练过程中的关键点是如何将ground truth信息和网络预测输出的信息匹配上，一旦信息匹配上就能端到端的训练了（这里可以理解为预测值和GT值为loss function的两个输入，需要进行相应值的转换才才能符合loss function的输入标准）。 匹配策略： 在SSD的训练过程中，当预测bbox和任一gt bbox的jaccard overlap（IOU值）大于0.5时都被当做正样本（由于图像中GT很少，目的是防止负样本过多这个样本过少，学习难度大），其实即使是这样训练过程中由于ground truth太少，正负样本还是极度不平衡； 训练目标（loss函数）：

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SSD3 Exercise5 答案，直接可以提交

Consider the following Java statement. private static java.io.PrintWriter stdOut = new java.io.PrintWriter(System.out, true); At the end of execution of the Java statement, a call to stdOut.println() would result in which of the following? I. Output of a new line character Flushing of the output buffer

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