基于锚框的目标检测的由来

基于锚框的目标检测源于Faster R-CNN算法，该算法针对当时主流目标检测算法存在的问题（如R-CNN算法需要对每个候选框进行CNN特征提取，速度慢、效果差），提出了一种新的思路。Faster R-CNN算法引入了Region Proposal Network（RPN），该网络使用设计好的锚框（Anchor）在特征图上采样目标区域，并对目标框进行回归和分类，从而实现了目标检测。锚框是指一系列固定尺寸和比例的矩形框，与特征图上的位置相对应。通过在特征图上滑动锚框，然后对每个锚框进行类别分类和位置回归，就可以得到一组可能的目标框。这种方式相比于传统的手工设计选择性搜索方法，具有更高的效率和准确率，因此在目标检测领域得到了广泛应用。