[LAB 10 · 从 RGB 图像训练小型检测器](/course/notebooks/a14237bfa9dd413d959ab4e458e11f42.html)

# 固定锚框怎样变成待学习的偏移
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RGB图像、单特征层锚框检测器、分类/位置损失、NMS、独立检测评价

## 固定锚框怎样变成待学习的偏移

骨干把 $48\times48$ 图像映射为 $12\times12$ 特征；每格两个正方形锚框，边长 .23、.37，总共 288 个。这是 TinySSD 核心流程的单特征层教学变体，保留多尺寸锚框，没有照搬 D2L 的多层特征金字塔。

一个锚框的中心为 $(a_x,a_y)$、宽高 $(a_w,a_h)$，目标框为 $(b_x,b_y,b_w,b_h)$。回归目标为 $((b_x-a_x)/a_w,(b_y-a_y)/a_h,\log(b_w/a_w),\log(b_h/a_h))$。解码使用逆变换，所以网络在每个位置学四个实数，而不是直接从真值读取位置。`decode(anchors,encode(anchors,boxes))` 的往返检验在有效框上通过。