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

# 哪些锚框受哪一种监督
[独立阅读](/course/notebook-blocks/f702d0b00d7a4a37abd3a8da99a3cd39.html)
主线阅读与优先实验

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

## 哪些锚框受哪一种监督

IoU≥.45 的锚框为正例，IoU<.25 为背景，中间区间为 ignore=-1。另用逐次全局最大 IoU 给每个真值保留一个不同的锚框；它可能低于 .45，目的是避免一个真值完全没有回归监督。这个训练强制匹配不能用于评价“凑足召回”。空图的所有锚框都是真背景。

分类损失取所有正例和最难负例，负例最多为正例数的 3 倍，每图至少 12 个；ignore 不参加。位置损失仅在正例上计算 Smooth L1，均值包含四个坐标。总损失 $L=L_{cls}+3L_{box}$。因此空图仍有分类梯度，没有位置梯度；一个忽略锚框的分类梯度也应为零，已用针对性检查确认。