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# 物体检测的核心：Anchor
- URL: https://yinguobing.com/blog/anchor-cornerstone-of-deep-learning-object-detection/
- Published: 2020-11-10T09:26:29.000Z
- Updated: 2020-11-10T09:26:29.000Z
- Description: 搞懂物体检测原理的核心在于搞懂anchor。
- Author: 尹国冰
- Tags: 深度学习

封面图片：Photo by [CHUTTERSNAP](https://unsplash.com/@chuttersnap?utm%5Fsource=unsplash&utm%5Fmedium=referral&utm%5Fcontent=creditCopyText) on [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/anchor?utm%5Fsource=unsplash&utm%5Fmedium=referral&utm%5Fcontent=creditCopyText)

最近在复现BlazeFace人脸检测。由于官方没有释出训练用代码，所以一切都得从头来过。幸运的是，在物体检测方向有着非常成熟的开源方案可以参考。例如Google官方的物体检测实现，地址如下：

[tensorflow/modelsModels and examples built with TensorFlow. Contribute to tensorflow/models development by creating an account on GitHub.![](https://github.githubassets.com/favicons/favicon.svg)GitHubtensorflow![](https://avatars2.githubusercontent.com/u/15658638?s=400&v=4)](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/vision/detection?ref=yinguobing.com)

在不考虑完备性的前提下，我们可以将需要解决的问题粗糙的分为两类：分类与回归。分类问题要给出的结果多为概率：例如图片中的动物是猫的概率大还是狗的概率大；回归问题需要给出具体的数值：例如人脸图片中瞳孔的具体像素坐标。物体检测恰好能够被分解为这两个问题的组合，而解决的思路正是将这两个问题分而治之的结果。

Anchor，中文翻译为锚，是当前流行的物体检测方案中的核心概念。它的存在像是化学反应中的催化剂，降低了问题的难度，提升了解决问题的效率。物体检测问题分解后的分类与回归均围绕着它来展开。理解锚的角色与原理是搞懂深度学习物体检测原理的关键。它不仅有助于更好的定制化现有方案，也是在该领域开展研究工作不可或缺的垫脚石。

所以，在物体检测原理视频里，我计划着重分解anchor，其原理、作用与实现。作为CV系列视频的专题之一，是不可错过的一期呢！