计算机视觉篇4 图像的位置--边框
在训练集中，我们将每个锚框视为一个训练样本。 为了训练目标检测模型，我们需要每个锚框的类别（class）和偏移量（offset）标签，其中前者是与锚框相关的对象的类别，后者是真实边界框相对于锚框的偏移量。 在预测时，我们为每个图像生成多个锚框，预测所有锚框的类别和偏移量，根据预测的偏移量调整它们的位置以获得预测的边界框，最后只输出符合特定条件的预测边界框。
目标检测训练集带有真实边界框的位置及其包围物体类别的标签。 要标记任何生成的锚框，我们可以参考分配到的最接近此锚框的真实边界框的位置和类别标签。 下文将介绍一个算法，它能够把最接近的真实边界框分配给锚框。