这里面的anchors具体是怎么生成的？为什么是在特征图上生成的，又如何映射到原图上呢？

在目标检测算法中，锚框（anchors）是用来生成候选目标框的矩形框。锚框通常是以不同的尺度和宽高比在输入图像上进行均匀分布的。

生成锚框的过程涉及以下几个步骤：
1. 特征图生成：首先，通过卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取，得到一系列特征图。这些特征图通常具有不同尺度和分辨率，用于捕捉图像中的不同尺度的目标或特征。
2. 锚框生成：在每个特征图上生成锚框。通常，以每个像素为中心，在不同尺度和宽高比的基础上生成一组锚框。例如，在一个特征图上，可以设置多个尺度和宽高比的锚框，覆盖不同大小的目标。
3. 锚框映射到原图：由于锚框是在特征图上生成的，为了将它们映射回原始图像空间，需要考虑到特征图相对于原图的缩放因子。根据特征提取网络的结构和缩放操作，可以通过将锚框的位置与原始图像进行相应比例的缩放和偏移来映射到原图上。

通过在特征图上生成锚框，可以在不同尺度和位置上捕捉到目标的多样性。这样做的好处是可以通过共享特征提取网络，以较低的计算成本生成大量的候选目标框，从而提高目标检测算法的效率和准确度。

相关问题

RPN生成的anchors与ROI有什么关系？是从特征图上的anchors生成原图上的ROI吗？

非常抱歉，我之前的回答有误。RPN（Region Proposal Network）生成的anchors与ROI是有关系的，但是不是直接从特征图上的anchors生成原图上的ROI。

RPN是用于生成候选框（也称为anchors）的子网络，而ROI是通过这些anchors和边界框回归生成的。

具体步骤如下：

1. 在特征图上使用滑动窗口的方式，生成一组预定义的anchors。这些anchors通常是不同尺度和宽高比的矩形框。
2. 对于每个anchor，RPN会预测两个值：一个是目标（前景）的概率得分，另一个是对应框的边界框回归修正值（即修正框的位置和尺度）。
3. RPN根据得分来筛选anchors，选择得分高于一定阈值的anchors作为候选框。
4. 候选框通过边界框回归进行微调，得到更准确的位置和尺度信息。
5. 最后，这些微调后的候选框就是ROI，它们是在原始图像上定义的，并且可以用于后续的特征提取、目标分类、边界框回归和实例分割等任务。

所以，RPN生成的anchors和ROI之间存在关系，但是ROI并不直接从特征图上的anchors生成，而是通过RPN生成的anchors经过边界框回归微调后得到的。这些微调后的候选框就是ROI。

anchors是特征图上的候选框还是原图上的候选框？

Anchors是特征图上的候选框，而不是原图上的候选框。

在目标检测任务中，为了捕捉不同尺度和宽高比的目标，通常会在特征图上定义一组预定义的候选框，这些候选框就是anchors。每个anchor都有一个固定的大小和宽高比。

这些anchors是相对于特征图的大小和尺度定义的，并且与原图上的实际目标位置无关。通过在特征图上以每个像素为中心放置anchors，可以涵盖不同尺度和宽高比的目标。而后续的目标分类和边界框回归任务将根据这些anchors来进行预测。

在Mask R-CNN中，anchors作为候选框用于生成RoIs（Region of Interest），然后通过RoI Align将这些RoIs映射到特征图上，并进行后续的特征提取、分类、边界框回归和实例分割等任务。因此，anchors是特征图上的候选框，用于检测和定位目标对象。