anchor、anchor box、bounding box之间关系

最近学YOLO接触到这些概念，一下子有点蒙，简单总结一下。

anchor和anchor box

1. Anchor：表示一组预定义的尺寸比例，用来代表常见物体的宽高比。可以把它看成是一个模板或规格，定义了物体框的“形状”和“比例”，但并没有具体的位置。 每个anchor包含一个固定的宽度和高度比例，例如(1:1)、(2:1)等。

2. Anchor Box：是将anchor应用到具体的grid cell时所形成的矩形框。Anchor box就是一个真正的“框”，在某个grid cell上有了具体的中心点和尺寸大小。Anchor box = anchor的宽高比例 + grid cell的中心点位置。

关系：

• Anchor是定义Anchor Box的模板：每个anchor提供一个预定义的宽高比例，用于初始化在某个grid cell上的anchor box。
• Anchor Box在预测中的作用：Anchor box会基于真实物体框的位置和尺寸进行偏移回归调整，预测出最终的bounding box。

总结：anchor是一个比例参考，而anchor box是应用了这个比例的实际矩形框，每个grid cell上可以有多个anchor box，用于检测不同尺寸和形状的物体。

YOLO中的anchor box和bounding box的关系大致是这样的，流程可以分解如下：

1. Anchor的定义：在YOLO的每个grid cell上，模型会事先定义一些anchor boxes，这些anchor boxes是通过在训练集上对真实框进行聚类得到的，确保每个anchor box具有常见目标的尺度和比例。（一个cell有多个anchor box）

2. 选择最佳Anchor Box：当一个物体的真实框在特定grid cell上时，YOLO会计算这个真实框与各个anchor box之间的IOU（Intersection Over Union）。根据IOU，选择一个最契合的anchor box（即与真实框的重叠度最高的）。

3. 偏移量计算：在确定了最契合的anchor box之后，YOLO会将anchor box与真实框之间的差异用偏移量的形式表达出来。这个偏移量包括中心坐标的偏移以及宽高的缩放比例。

4. 回归预测Bounding Box：模型通过回归学习到的偏移量，将anchor box调整到实际目标的大小和位置，最终得到预测的bounding box。

通过这种机制，YOLO可以有效地预测出多种大小和比例的目标bounding box。

---

参考文章：

yolov3中的Anchor Box理解

anchor box只是先验知识，bounding box是一种过程，ground truth才是标准答案，

Bounding Box与anchor box（YOLO会将输入的图片分成S*S个网格，每个小网格会生成n个anchor Box。图像的真实框会和图像中心点所在的小网格生成的anchor box做IOU计算。回归出来的框就是Bounding Box（也就是网络输出的框，他与真实框和anchor Box都有差距））