目标检测Anchor Box学习记录

预定义边框就是一组预设的边框，在训练时，以真实的边框位置相对于预设边框的偏移来构建训练样本。 这就相当于，预设边框先大致在可能的位置“框“出来目标，然后再在这些预设边框的基础上进行调整。为了尽可能的框出目标可能出现的位置，预定义边框通常由上千个甚至更多，通常使用各种形状的“滑动窗口”，在原图像滑动来产不同位置不同形状的预设边框，深度学习中可以使用Anchor Box在图像的不同位置生成边框，并且能够方便的提取边框对应区域的特征，用于边框位置的回归。

一个Anchor Box可以由:边框的纵横比和边框的面积（尺度)来定义，相当于一系列预设边框的生成规则，根据Anchor Box，可以在图像的任意位置，生成一系列的边框。通常是以CNN提取到的Feature Map 的点为中心位置，所以不需要指定中心位置。

在一幅图像中，要检测的目标可能出现在图像的任意位置，并且目标可能是任意的大小和任意形状。

使用Anchor box的Scale来表示目标的大小；

使用Anchor box的Aspect Ratio来表示目标的形状；

使用CNN提取的Feature Map的点，来定位目标的位置；

使用Anchor box的strides来表示平移的步长。