1.概念
关于先验框，有的paper(如Faster RCNN)中称之为anchor(锚点)，有的paper(如SSD)称之为prior bounding box(先验框)，实际上是一个概念。
- 先验框最早提出于Faster RCNN，初衷是为了代替selective search算法。
- 先验框是根据特征图生成的，即，特征图上每个位置都有一定数目不同比例的先验框。而大小是相对于原图的，也就是特征图上每个点可以映射到原图中某个特定区域(感受野大小)。
- 在训练的时候往往是把先验框缩放到相对于特征图的大小，在推理时会把特征图上调整后的先验框，即预测框，放大到原图大小。
2. 锚框/先验框的作用
对于目标检测任务，有这样一种经典解决方案：遍历输入图像上所有可能的像素框，然后选出正确的目标框，并对位置和大小进行调整就可以完成目标检测任务。这些进行预测的像素框就叫锚框。这些锚框通常都是方形的。同时，为了增加任务成功的几率，通常会在同一位置设置不同宽高比的锚框。
3.yolov3中的先验框
上图为 Anchor box 与 bounding box 转换示意图，其中蓝色的是要预测的bounding box，黑色虚线框是Anchor box。
tx、ty、tw、th为特征网络的输出值，Cx,Cy为中心点所在网格左上角的坐标，Pw，Ph为给定先验框的宽高
tx、ty为预测框相对于先验框中心点的偏移
利用tw、th调整先验框来获得预测框
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