锚点相当于在待预测的特征数据上预设出可能的物体边界框，即预设出特征数据可能代表的物体区域，每个区域通常由两个属性构成——尺度（scale或size）和比例（ratios），即区域面积和区域矩形的宽高比例，也可以是锚点宽高数据。每个锚点都是在特征图像素点的基础上设置的，在设立锚点之前，每个像素点都可以代表原始图像的一个小区域，称为感受野，如果特征数据的感受野较大，则说明该特征可以代表原始图像较大的区域，一个特征数据的感受野越大，则说明该特征可以**“看”**到越大的区域，因此该特征上锚点尺度就应该越大（后续FPN会用到这一概念），例如在Faster R-CNN中，作者在最后一个特征层上做预测，尺度被设为 12 8 2 、 25 6 2 、 51 2 2 128^2、256^2、512^2 1282、2562、5122，比例被设置为 1 : 1 、 1 : 2 、 2 : 1 1:1、1:2、2:1 1:1、1:2、2:1，因此特征图上每个像素点往往对应多个锚点，从而对应原图多种区域，进一步可以对应多种可能存在物体的区域。
注意：
每个特征数据对应一组锚点，每个锚点对应原图上的一个小区域，如果想利用所有的锚点图参与边界框预测，必须要将每个锚点所对应的区域以坐标的形式表示出来，也就是将每个锚点区域表示出来，得到一组坐标数据（这里的坐标对应原始图像的绝对坐标），比如在上图中，要将右侧彩色框的坐标表示出来，并且和左图的特征数据做好对应关系。
锚点模板
以像素点为中心的一组锚点图，表示每个特征数据上的所有锚点框。以坐标的形式储存，(0,0)表示锚点中心，即原图像素点，如下图所示：
上图一共有九个框，表示当前特征（特征层）对应九个锚点，不同颜色代表不同的尺度，九个锚点对应3*3，即3个尺度、3个比例。（引自Faster R-CNN算法）
注：
在训练过程中，我们不仅需要利用锚点预测出边界框来，还需要指导每个锚点样本预测的对不对，利用期望值与预测值之间的差额来优化网络参数，也就是需要对每个锚点打标签，判定该锚点是属于背景还是前景，如果是前景则需要再指明是属于标签中的哪个物体（第几个前景），便于后续给锚点生成锚点标签（即属于该锚点的物体类别和对应的回归参数）。
Faster R-CNN机制
不同的预测机制具有不同的锚点匹配步骤，如果想利用整张图中所有的锚点参与预测（例如Faster R-CNN和RetinaNet算法），则需要根据每个锚点所代表的区域与物体边界框区域打标签，步骤如下：
注：
IoU = S a ∩ t S a ∪ t \text{IoU}=\frac{S_{a\cap t}}{S_{a\cup t}} IoU=Sa∪tSa∩t
其中下标 a a a和 t t t分别表示锚点区域和前景标签区域，也就是相交的面积除以相并的面积。
YOLO机制
如果只期望利用边界框附近，并且形状相似的锚点参与预测（例如YOLO算法），则只需要筛选出指定的锚点（即前景锚点），并且打上标签即可，步骤如下：
逐一计算物体边界框和预设锚点模板之间的IoU（默认0.2），对于每个物体匹配出宽高比例比较像的预设锚点（这里每个物体可能会匹配多个锚点模板）；
之后将每个预测特征数据视为一个网格，边界框中心坐标向下取整，得到网格左上角坐标，用于判断物体边界框属于哪个预测特征，该特征上的锚点才可能是前景锚点，再结合刚才匹配到的预设锚点，得到前景锚点，前景锚点满足两点：宽高比例和物体边界框宽高比例类似、物体中心位于该锚点内部（也就是网格内部）；
对于每个匹配到的锚点，逐一计算网格左上角坐标和边界框中心之间的偏移量，并且再提取对应边界框的宽高数据，得到锚点的坐标标签，之后根据中心点坐标得到置信度标签，再利用锚点与边界框之间的IoU（或GIoU）对置信度标签做加权处理（宽高比例越像，权重越大）。
注：以上仅是笔者个人见解，若有问题，欢迎指正。
