Alignment
由于每个 anchor 都是由 feature map 上的一个点表示，那么这个 anchor 最好是以这个点为中心，否则位置偏了的话，这个点的 feature 和这个 anchor 就不是非常好地对应起来，用该 feature 来预测 anchor 的分类和回归会有问题。我们设计了类似 cascade/iterative RPN 的实验来证明这一点，对 anchor 进行两次回归，第一次回归采用常规做法，即中心点和长宽都进行回归，这样第一次回归之后，anchor 中心点和 feature map 每一个像素的中心就不再完全对齐。我们发现这样的两次 regress 提升十分有限。所以我们在形状预测分支只对 w 和 h 做预测，而不回归中心点位置。
Consistency
这条准则是我们设计 feature adaption 的初衷，由于每个位置 anchor 形状不同而破坏了特征的一致性，我们需要通过 feature adaption 来进行修正。这条准则本质上是对于如何准确提取 anchor 特征的讨论。对于两阶段检测器的第二阶段，我们可以通过 RoI Pooling 或者 RoI Align 来精确地提取 RoI 的特征。但是对于 RPN 或者单阶段检测器的 anchor 来说，由于数量巨大，我们不可能通过这种 heavy 的方法来实现特征和框的精确 match，还是只能用特征图上一个点，也就是 512x1x1 的向量来表示。那么 Feature Adaption 起到了一个让特征和 anchor 对应更加精确的作用，这种设计在其他地方也有可以借鉴之处。
