yolov5anchor based局限

Yolov5是一种目标检测算法，采用anchor-based的方式进行目标检测。在这种方式下，网络需要预定义一组锚点(anchor)，然后通过回归来预测每个anchor框中物体的位置和类别。这种方法的优点在于它可以预测多个尺度和宽高比的目标，但是它也有一些局限性：

1. 对于尺度和宽高比变化比较大的目标，anchor-based方法可能无法很好地适应。因为预定义的锚点数量是有限的，如果目标与锚点尺度和宽高比不匹配，就会影响检测的准确性。

2. 在密集场景下，anchor-based方法可能会出现重叠框的情况。因为每个锚点都会对输入图像进行滑动窗口操作，所以在一些重叠区域可能会出现多个框。