mobilenet_ssd caffe模型可视化地址：MobileNet_ssd
conv13是mobilenet的最后一个卷积层，作者仿照VGG-SSD的结构，在MobileNet的conv13后面添加了8个卷积层（dw和pw分开算）。
一共抽取6层用作检测，没有用分辨率为38x38的层（即conv12_dw和conv12_pw），抽取的6个层分别是conv11（dw）, conv13（dw）, conv14_2（pw）, conv15_2（pw）, conv16_2,（pw） conv17_2（pw）。
默认每个cell的anchor'个数分别为3，6，6，6，6，6。
因此每个cell预测的值的个数是3x4=12,24,24,24,24,24，即用于坐标回归的3x3卷积核的输出个数（因为都要变成1维度的，而且点卷积）。
接下来用于分类得分的3x3卷积核的输出个数为3x21=63,126,126,126,126,126。