SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用单个神经网络模型，能够在一张图像上同时检测出多个目标。
以下是SSD的一些变种：
- SSD MobileNet：将原始SSD模型中的卷积层替换为MobileNet的轻量级卷积层，可以在保持高精度的同时显著减少计算复杂度，适用于在移动设备上进行目标检测。
- SSDLite：在SSD MobileNet的基础上，进一步采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）等轻量化技术，减少模型参数和计算量，提高速度和效率。
- Pelee：Pelee是一种轻量级目标检测算法，它采用密集连接（Dense Connection）和深度可分离卷积等技术，减少了模型参数和计算量，同时保持较高的精度。
- RefineDet：RefineDet是一种基于SSD的改进算法，采用了多层检测头（Multi-Box Head）和多级特征融合（Multi-level Feature Fusion）等技术，提高了检测精度。
- FSSD：FSSD是一种基于全卷积网络（Fully Convolutional Network）的目标检测算法，将原始SSD模型中的全连接层替换为全卷积层，可以在不同大小和比例的输入图像上进行检测。
- NAS-SSD：NAS-SSD是一种基于神经架构搜索（Neural Architecture Search）技术优化的SSD模型，通过自动搜索找到最优的神经网络结构，可以在减少计算复杂度的同时提高检测精度。
- MS-CNN：MS-CNN是一种基于SSD的改进算法，采用了多尺度特征融合和可变尺度Anchor等技术，提高了检测精度。
- DSOD：DSOD是一种基于密集特征金字塔（Dense Feature Pyramid）的目标检测算法，通过密集地在不同尺度上采样特征图像素，提高了目标检测的精度和鲁棒性。
- HR-SSD：HR-SSD是一种基于高分辨率（High Resolution）特征图的目标检测算法，通过增加特征图的分辨率，提高了目标检测的精度和召回率。
- DSSD：DSSD是一种基于DenseBox的改进算法，采用了多尺度特征图和可变尺度Anchor等技术，提高了检测精度和速度。
- Light-Head R-CNN：Light-Head R-CNN是一种基于SSD和Faster R-CNN的改进算法，通过将SSD的检测头替换为Faster R-CNN的两阶段检测头，提高了检测精度。
- CASD：CASD是一种基于神经网络剪枝（Neural Network Pruning）技术的SSD变种，通过删除冗余的神经网络节点和连接，减少了模型的计算复杂度和存储空间。
这些SSD的变种都是在原始SSD模型的基础上进行了改进和优化，旨在提高目标检测的精度、速度和鲁棒性等方面的性能。
其它
鲁棒性（Robustness）指的是系统或算法对于输入数据变化的适应能力，即在输入数据发生变化时，系统或算法仍能保持较好的性能和稳定性。在机器学习和深度学习领域，鲁棒性是指模型对于噪声、异常值、攻击、分布偏移等不同类型的扰动的稳健性。一个鲁棒性较好的模型能够在噪声或异常值等情况下依然能够正确地预测输出结果，并且在对抗攻击等情况下也能够有效地防御攻击。鲁棒性是一个非常重要的性能指标，尤其是在一些关键应用领域，如安全、医疗、金融等，鲁棒性是保证系统稳定运行的必要条件。
“Robustness”的确有多种翻译方式，包括鲁棒性、稳健性、健壮性、强壮性、耐久性等。这些译名都能够表达”Robustness”的含义，但鲁棒性是其中最为常见的翻译，尤其在机器学习和深度学习领域，鲁棒性被广泛使用来指代模型对于扰动的抵抗力。此外，鲁棒性在中文语境下也有着深厚的学术和工程背景，被广泛使用和认可。因此，在机器学习和深度学习领域，”Robustness”通常被翻译成”鲁棒性”。当然，在不同的领域和语境下，翻译方式可能会有所不同。