详述：正样本即先验框（anchor），负样本即背景

在目标检测任务中，正样本通常是指与真实目标框高度重叠的先验框，也叫做anchor。先验框是在输入图像上固定大小和宽高比的一组框，用于预测目标的位置和大小。在训练时，模型需要将每个先验框与真实目标框进行匹配，如果一个先验框与真实目标框的IoU（交并比）大于一定阈值，就将其标记为正样本，表示该先验框包含一个目标。

而负样本通常指与所有真实目标框的IoU都小于一定阈值的先验框，即背景。这些先验框不包含目标，因此被标记为负样本。

在目标检测任务中，正负样本的比例通常是不均衡的，因为背景通常比目标区域更大。因此，为了使模型更好地学习，需要采用一些方法来平衡正负样本的比例，如随机采样、在线困难样本挖掘等。