在目标检测任务中，Region Proposal Network（RPN）扮演着至关重要的角色。其中，anchor是RPN的核心概念之一，它是一种预定义的候选框，用于生成可能的目标区域。简单来说，anchor就像是“探测网”，帮助模型锁定物体的位置。

Anchor的设计基于多种尺寸和比例，例如常见的1:1、1:2、2:1等宽高比，以及不同大小的框（如128²、256²像素）。这些anchor会随着网络的卷积过程不断调整位置与大小。🔍

在卷积计算中，anchor会通过特征图映射到原始图像上，并逐步优化以匹配真实物体。例如，当输入图像经过多层卷积后，每个点都会对应多个anchor，而这些anchor会依据目标的真实位置和大小进行偏移(offset)和尺度缩放(scale)调整。🎯

最终，经过筛选后的anchor将作为候选框传递给后续网络进行分类和边界框回归，从而实现精准的目标检测！💡

深度学习 目标检测 RPN