锚框（anchor box）是目标检测算法中用于预测和训练的基本单元，通常是一组预定义的矩形框，表示不同形状和尺度的区域。这些锚框在图像上按照一定的规则生成，通常是通过在图像上采样一组不同尺寸和宽高比的矩形。它们的主要目的是帮助网络更好地表示和检测不同大小和形状的目标。
具体来说，锚框是目标检测算法中用于采样图像区域的边界框，通常以每个像素为中心，生成不同形状和比例的锚框。这些锚框为模型提供不同长度和长宽比的先验信息，使模型能够适应不同大小和形状的目标。在训练过程中，算法会根据数据集中的对象位置类聚出一组锚框，并用于预测框计算做参考，从而提高检测效果。
在实际应用中，锚框通过滑动窗口的方法生成，假设特征图的宽度为W，高度为H，在每个待检测的位置生成的锚框数目为K，根据滑动窗口的方法，生成总的锚框的数量是W * H * K。这些锚框被用来编码目标物体的位置，目标检测一般不会直接检测物体边框的绝对坐标，而是检测其相对某一个锚框的偏移量。
尽管基于锚框的回归方法有着较高的定位精度，但生成锚框需要预设众多参数并进行人工调优，同时生成的锚框数量巨大，带来了更多复杂的计算。因此，一些学者提出了无锚框的方法，例如CenterNet模型，通过关键点估计来找到中心点，再回归出其余目标的属性
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！