【发布时间】：2022-01-30 16:43:52
【问题描述】：
据我了解，基于锚点的方法是同时使用多个框来预测接近真实情况的边界框。
1. 对吗？
2. 什么是无锚？
3、anchor-based和anchor-free有什么区别（方法、优点、缺点……）？
我是新来的，谢谢你的回答！
【问题讨论】：
标签： python computer-vision object-detection
【发布时间】：2022-01-30 16:43:52
【问题描述】：
以下论文提供了您可能感兴趣的快速概述。https://ieeexplore.ieee.org/document/9233610
【讨论】：
-
我什至无法下载你提到的论文...
我的理解是有一些方法可以找到边界框。这些被归类为
-
Sliding window: 考虑所有可能的边界框 -
Anchor-based：找到一种方法来找到关于哪里更有可能找到边界框的先验知识。例如，YOLOv5 在训练之前使用聚类来估计锚框。话虽如此，它确实有它的缺点。首先是您必须为每个数据集学习许多超参数。第二个是你的准确性可能基于你的锚框预测。 -
Anchor-free：他们没有使用先验知识或考虑所有可能性，而是直接预测物体的位置。但是怎么做？您可以根据网络的输出选择边界框。例如，一些方法输出热图。您可以使用热图动态生成边界框。
虽然不是一个完整的解释，但我想你明白了。
参考资料：
【讨论】：