在目标检测领域，目标是识别图像中的多个对象并确定它们的位置。与图像分类不同，目标检测任务可能涉及同一类别或不同类别的多个对象，并且需要准确预测所有这些对象。目标检测模型通过将预测步骤分解为两个部分来处理这一任务：首先通过回归预测一个边界框，其次通过分类预测类别标签。
为了预测和定位图像中的许多不同对象，大多数最先进的目标检测模型，如EfficientDet和YOLO模型，都是以锚框作为先验，并从那里进行调整。这些模型通常按照以下顺序使用边界框：
在图像周围形成数千个候选锚框；对于每个锚框，预测从该框的某个偏移量作为候选框；基于真实示例计算损失函数；计算给定偏移框与真实对象重叠的概率；如果该概率大于0.5，则将预测纳入损失函数。通过奖励和惩罚预测框，慢慢地将模型拉向只定位真实对象。
这就是为什么当只对模型进行轻度训练时，会看到预测框到处出现。训练完成后，模型将只根据它认为最有可能是真实的锚框偏移量做出高概率的预测。
在模型的配置文件中，将有机会设置自定义锚框。例如，YOLOv5中的锚框就是这样配置的：
# 参数
nc: 80 # 类别数量
depth_multiple: 0.33 # 模型深度倍数
width_multiple: 0.50 # 层通道倍数
# 锚框
anchors:
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
如果对象与COCO数据集中的框分布差异显著，可能需要自定义设置这些锚框。例如，如果正在检测像长颈鹿这样的高而瘦的对象，或者像蝠鲼这样的扁平而宽的对象。幸运的是，YOLOv5能够自动学习基于训练集的锚框分布，这通常有助于用户在训练模型时使用与正常COCO分布不同的自定义数据集。
在这篇文章中，讨论了锚框的概念，并探讨了它们对目标检测预测的重要性。还介绍了一个模型，它可以自动学习锚框分布，这样就可以轻松地将其应用于具有奇怪形状对象的新颖自定义数据集。