Anchor box（锚框）

锚框是一种用于定义目标位置和尺寸的预定义框或边界框，通常是在图像中不同长度和长宽比下的一组矩阵，对不同大小和不同形状的目标进行检测。

锚框为模型提供不同长度和长宽比的先验信息，使模型能够适应不同大小和形状的目标。算法本身不知道标号物体真实的位置，如果直接对位置预测比较困难。算法的操作是先提出一些框，判断在锚框里有没有关注的物体。如果有，锚框慢慢调整到真实框的位置。

通常，锚框被定义为一个中心点坐标和相对于中心点的宽度和高度。

在目标检测模型中，锚框用于生成预测框，然后通过与真实目标框计算IoU来匹配真实目标和锚框。模型根据预测的类别和位置调整锚框，以便更好地匹配目标。通过使用锚框，深度学习模型能够检测多尺度和多形状的目标，从而提高目标检测的性能。