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会写代码的好厨师

2019-07-04

anchor机制是目标检测算法一个很核心的概念一定要理解。你可以类比传统的目标检测，需要用不同尺寸和不同比例的滑动窗口去提取和遍利图片中的不同子区域，来判断是不是目标区域并且进行回归。如果这样做的话，首先需要在原图重复做，很难穷尽所有的尺寸和比例，而且在原图上进行子区域提取再去做后面的逻辑推理也是很耗时的。那anchor机制相比较而言，其实本质上也是一种候选框提取的方法，它是作用在特征图上，这个特征图上的每一个点都会再原图上对应一个区域，也就是这个区域的特征向量。这个时候，我们把特征图上的每一个点都作为一个anchor。也就是一个参考点。然后他在原图上也会有一个区域对应，并且这个区域的中心点就对应到这个这个anchor，然后我们在按照配置好的参数，以原图上的这个点为中心，在来提取不同尺寸和比例的候选区域。这样相比于，原先的框提取策略会更高效和优雅。

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O_O_似水流年_O_O

可以这么理解嘛？ 就是在特征图上面的每一个点就是对应了原图上面的一个区域，且这一个区域的中心点就是对应到这个特征图上面的点，而这个点就是anchor。如果采用的是9个，那么在原图上面按照这个中心点根据比例生成9个框框？ 还有一般在特征图上是一个滑窗滑动把，不是每一个点滑动，当然底层原理还是上面一个点的原理，然后就是如果在特征图上面进行滑窗（比如是2*2的窗体），那映射到原图上就是这4个anchor对应框框进行组合？

2019-07-04

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