day9-目标检测

边界框（bounding box）

是最后定位目标的框，是结果

anchor box

目标检测算法通常在输入图像中采样大量区域，然后判断这些区域是否包含我们感兴趣的目标

其中一种方法为以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）

生成若干anchor box

假设输入图像高为h ，宽为w。我们分别以图像的每个像素为中心生成不同形状的锚框。设大小为s\in[0, 1](size)且宽高比为r(ratio)，那么锚框的宽和高将分别为ws\sqrt{r}和hs/\sqrt{r}。当中心位置给定时，已知宽和高的锚框是确定的。

自己定义一组s和r的值，虽然这样一共有s*r种组合，但是我们只取包含s_1和r_1，共n+m-1种

评价标准

交并比：两个相交面积除以相并面积

NMS非极大值抑制

防止对同一个目标输出多个框

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