anchor机制讲解什么是anchor boxesanchor boxes是一组提前预定义的边框，这些框的宽高和数据集中目标物体的宽高大体是一致的，换句话说，数据集中的绝绝大多数物体都能找到与其大小一致的anchor box。举例来说，如果数据集中包含苹果、猫，那么这组anchor boxes中就需要有和苹果、猫大小相仿的边框。为了尽可能多的覆盖数据集中可能出现的目标推的宽高，这些边框具有不同的宽高比（aspect ratio）和尺度（scale）。边框可以反应一个物体的大致信息，边框的位置反应物体的大致位置，宽高比反应物体的身材比例，尺度反应物体的大小。为什么需要anchor boxes其实，物体检测方法是非常直观的，就是在图片上，截一小块，检测这一小块包不包含物体，如果包含物体，该物体的位置就是刚刚截取的这个小块的位置，同时再预测一下它的类别是什么。那这种检测方法和anchor box又有什么关系呢？ 其实，刚刚截取的这个小块就是一个anchor box。往往，图片上的每一处位置都有可能出现目标物体，并且目标的大小是不确定的。那有什么办法能检出所有的物体呢？最容易想到的办法就是，以
一只胖橘