anchor-based类算法的检测性能受到框的尺度、宽高比以及数量的影响比较大，例如使用RetinaNet通过精细的调整...
文章首先剖析了anchor-based算法的先天不足:其检测性能深受框的尺度、宽高比及数量影响,例如,RetinaNet在COCO上通过精细调整这些参数,AP能提升4%;同时,因数据集差异,这些与anchor相关的参数需重新设计,导致普适性受限;此外,为精准匹配图像中的物体,需预设大量anchor,引发正负样本的严重失衡;且训练时需计算所有IOU值,复...
缺乏泛化能力，离散的尺度设定会导致一些物体无法很好的匹配到anchor，从而导致遗漏。
anchor based收敛快，可操作性大，适合业务场景。anchor free收敛慢，存在漏检的情况，人工可操作性不大...
目标检测最新算法YOLOX为何使用Anchor-free，Anchor-based 和Anchor-free的比较。78 赞同 · 3 评论文章...
anchor是瞄框的意思，在目标检测过程中，会出现部分目标过大过小，长宽比不一样的情况，在没有anchor的...
源潮：目标检测算法框架解析：Anchor-free & Anchor-based