深度学习系列之Anchor based 和 Anchor free 目标检测方法

在目标检测任务中，Anchor based和Anchor free方法是最常用的两种方法。这两种方法都是为了解决如何更准确地检测出图像中的目标物体的问题。下面我们将从原理、优缺点和实际应用三个方面来介绍这两种方法。
一、Anchor based方法

Anchor based方法是一种基于预定义anchor框的目标检测方法。首先，需要在输入图像上预设不同大小和形状的anchor框，这些anchor框可以覆盖图像中可能出现的目标物体。然后，通过训练模型对这些anchor框进行分类和回归，从而预测出每个anchor框是否包含目标物体，并调整anchor框的位置和大小，使其更接近真实的目标框。

Anchor based方法的优点是可以产生密集的anchor box，使得网络可以直接进行目标分类和边界框回归，提高了目标召回能力，尤其对小目标检测有明显的提升。此外，Anchor based方法还可以通过预设不同大小和形状的anchor框来处理不同大小和形状的目标物体。

然而，Anchor based方法也存在一些缺点。首先，需要设定很多超参数，如尺度、长宽比等，这些参数很难设计，并且会影响检测性能。其次，Anchor based方法会产生很多冗余的框，增加了计算量和内存消耗。此外，由于每个位置只预测一个框，可能会导致一些重叠或遮挡区域无法被检测到。

二、Anchor free方法

Anchor free方法是一种不使用预定义anchor框的目标检测方法。它通过另外一种手段来解决检测问题，同样分为两个子问题：确定物体中心和对四条边框的预测。预测物体中心时，将中心预测融入到类别预测的target里面，也可以预测一个soft的centerness score。对于四条边框的预测，则比较一致，都是预测该像素点到ground truth框的四条边距离，不过会使用一些trick来限制regress的范围。

Anchor free方法的优点是不需要预设anchor，只需要对不同尺度的特征图的目标中心点和宽高进行回归，减少了耗时和算力。同时，Anchor free的方法也可以避免一些由于anchor设置不合理导致的漏检或重复检测问题。

然而，Anchor free方法也存在一些缺点。由于每个位置只预测一个框，可能会导致一些重叠或遮挡区域无法被检测到。此外，Anchor free的方法也需要一些特殊的损失函数或结构来提高精度和稳定性。

三、实际应用

在计算机视觉领域中，目标检测是一项非常重要的任务。Anchor based和Anchor free方法在实际应用中都取得了很大的成功。例如，在人脸识别、行人检测、手势识别等领域中，都有广泛的应用。同时，随着深度学习技术的不断发展，这两种方法也在不断改进和优化中。

总结来说，Anchor based和Anchor free方法各有优缺点，实际应用中可以根据具体需求选择合适的方法。未来随着深度学习技术的不断进步，相信这两种方法也会不断改进和优化。