深度学习，锚框

通常，为了覆盖更多可能的情况，在图中的同一个位置，我们会设置几个不同尺度的先验框。这里所说的不同尺度，不单单指大小，还有长宽比。
通过设置不同的尺度的先验框，就有更高的概率出现对于目标物体有良好匹配度的先验框（体现为高IoU）。

我们就将先验框的设置位置与特征图建立一一对应的关系。而且，通过建立这种映射关系，我们可以通过特征图，直接一次性的输出所有先验框的类别信息以及坐标信息

先验框类别信息的确定

设置细节介绍：

1. 离散程度 fmap_dims = 7： VGG16最后的特征图尺寸为 7*7
2. 在上面的举例中我们是假设了三种尺寸的先验框，然后遍历坐标。在先验框生成过程中，先验框的尺寸是提前设置好的，
   本教程为特征图上每一个cell定义了共9种不同大小和形状的候选框（3种尺度*3种长宽比=9）

生成过程：
0. cx， cy表示中心点坐标

1. 遍历特征图上每一个cell，i+0.5是为了从坐标点移动至cell中心，/fmap_dims目的是将坐标在特征图上归一化
2. 这个时候我们已经可以在每个cell上各生成一个框了，但是这个不是我们需要的，我们称之为base_prior_bbox基准框。
3. 根据我们在每个cell上得到的长宽比1:1的基准框，结合我们设置的3种尺度obj_scales和3种长宽比aspect_ratios就得到了每个cell的9个先验框。
4. 最终结果保存在prior_boxes中并返回。

需要注意的是，这个时候我们的到的先验框是针对特征图的尺寸并归一化的，因此要映射到原图计算IOU或者展示，需要：
img_prior_boxes = prior_boxes * 图像尺寸

这里对比两组不同的尺度设置，是想展示一个需要注意的小问题，那就是越界，可以看到第二组可视化部分蓝色和绿色的先验框都超出图片界限了，这种情况其实是非常容易出现的，越靠近四周的位置的先验框越容易越界，那么这个问题怎么处理呢？这里我们一般用图片尺寸将越界的先验框进行截断，比如某个先验框左上角坐标是（-5， -9），那么就截断为（0，0），某个先验框右下角坐标是（324，134），当我们的图片大小为（224，224）时，就将其截断为（224，134）。