锚框

文档摘要

锚框 :label: 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：以每个像素为中心，生成多个缩放比和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）我们将在 :numref: 中设计一个基于锚框的目标检测模型。首先，让我们修改输出精度，以获得更简洁的输出。生成多个锚框假设输入图像的高度为$h$，宽度为$w$。我们以图像的每个像素为中心生成不同形状的锚框：缩放比为$s\in (0, 1]$，宽高比为$r > 0$。