在Tensorflow的对象检测API中，特征提取器与ssd元架构的不同用法

是指在目标检测任务中，特征提取器和ssd元架构的作用和使用方式的差异。

特征提取器是指用于从输入图像中提取特征的模型或网络结构。在目标检测任务中，特征提取器通常是一个预训练的卷积神经网络（CNN），如VGG、ResNet等。特征提取器的作用是将输入图像转换为高维特征表示，以捕捉图像中的语义信息。

而ssd（Single Shot MultiBox Detector）是一种目标检测算法，它结合了特征提取器和检测头（detection head），可以同时进行目标的位置定位和类别分类。ssd元架构的不同用法主要体现在特征提取器的选择和使用方式上。

在Tensorflow的对象检测API中，可以使用不同的特征提取器来构建ssd模型。常用的特征提取器包括VGG、ResNet、MobileNet等。选择特征提取器时需要考虑模型的速度和准确性之间的权衡。例如，VGG具有较高的准确性但速度较慢，而MobileNet则具有较快的速度但准确性稍低。

在使用ssd元架构时，需要将选定的特征提取器与检测头结合起来。检测头通常由一系列卷积层和全连接层组成，用于预测目标的位置和类别。通过在不同尺度的特征图上应用检测头，可以检测不同大小的目标。

特征提取器和ssd元架构的不同用法可以根据具体的目标检测任务和需求进行选择。在实际应用中，可以根据目标的大小、数量和场景复杂度等因素来选择合适的特征提取器和ssd元架构，以达到较好的检测性能。

腾讯云提供了一系列与目标检测相关的产品和服务，如腾讯云机器学习平台、腾讯云图像识别等。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云的官方文档和网站。