Anchor-based 与 Anchor-free 优缺点
Anchor-based机制的优缺点
1. 优点：
（1）使用anchor机制产生密集的anchor box，使得网络可直接在此基础上进行目标分类及边界框坐标回归；
（2）密集的anchor box可有效提高网络目标召回能力，对于小目标检测来说提升非常明显。
2. 缺点：
（1）anchor机制中，需要设定的超参：尺度(scale)和长宽比( aspect ratio)是比较难设计的。这需要较强的先验知识。
（2）冗余框非常之多：一张图像内的目标毕竟是有限的，基于每个anchor设定大量anchor box会产生大量的easy-sample，即完全不包含目标的背景框。这会造成正负样本严重不平衡问题，也是one-stage算法难以赶超two-stage算法的原因之一。
（3）网络实质上是看不见anchor box的，在anchor box的基础上进行边界回归更像是一种在范围比较小时候的强行记忆。
（4）基于anchor box进行目标类别分类时，IOU阈值超参设置也是一个问题，0.5？0.7？有同学可能也想到了CVPR2018的论文Cascade R-CNN，专门来讨论这个问题。感兴趣的同学可以移步：Naiyan Wang：CVPR18 Detection文章选介（上）
1、anchor-free存在什么缺点？
2、物体检测的轮回: anchor-based 与 anchor-free
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