Anchor-Based 目标检测：

• Anchor Boxes：Anchor-based 方法使用事先定义的一组锚框（Anchor Boxes）来作为候选框。这些锚框具有不同的尺度（大小）和长宽比（aspect ratio）。模型会预测每个锚框内是否存在目标物体，以及目标的位置（偏移量）和类别。锚框通常由手动设计或数据分析来定义，以适应不同场景和物体的尺寸和形状。

• 例子：YOLO、Faster R-CNN 和 SSD 等是一些常见的 anchor-based 目标检测算法。

Anchor-Free 目标检测：

• 无锚框：Anchor-free 方法则不依赖于预定义的锚框。它通过在图像或特征图上直接预测目标的位置和形状，而不是相对于锚框的偏移量。这意味着模型不需要提前定义锚框，可以更灵活地处理不同大小和形状的目标。

• 例子：CenterNet、CornerNet 和 EfficientDet 的某些变种是一些 anchor-free 目标检测算法。主要区别：

  • Anchor-Based 方法依赖于锚框，通常需要手动设计或选择合适的锚框，因此在某些情况下可能需要更多的人工工作。然而，它们在准确性上通常表现得更好。

  • Anchor-Free 方法更加灵活，因为它们不需要锚框，能够更好地适应不同的目标尺寸和形状。但它们可能需要更多的训练数据来实现与 anchor-based 方法相似的准确性。

总结：Anchor-Based 与 Anchor-Free很大区别在于预测回归的是边界框偏移还是边界框本身，因为回归偏移就意味着存在一组基础锚框，被偏移所作用。