每个锚框是一个训练样本，将每个锚框，要么标注成背景，要么关联上一个真实边缘框(IoU最大的那个)生成锚框后，通过IoU(交并比)来计算两个框之间的相似度，0表示无重叠，1表示重合。简单说：IoU 是 “两个框重叠部分的面积” 占 “两个框整体覆盖面积” 的比例。在图像中随机生成很多个锚框，首先预测锚框内是否含有目标。其作用是解决 “同一目标被多个锚框重复预测” 的问题。然后预测锚框与目标真实的边缘

x,y相对偏移量这样计算：先取绝对偏移，再除以候选框的高或宽，这样就相对于候选框尺寸偏移，不会受到图像尺寸改变的影响。这个过程的核心是把 “特征（目标的语义 / 视觉信息）” 和 “候选框坐标（基准位置）” 结合起来，两阶段目标检测:分两步：1. 第一步：生成候选区域（可能包含目标的框）2. 第二步：对候选区域做。一阶段目标检测一步到位：直接在特征图上的预设锚点（Anchor）/ 中心点上，同时预

x,y相对偏移量这样计算：先取绝对偏移，再除以候选框的高或宽，这样就相对于候选框尺寸偏移，不会受到图像尺寸改变的影响。这个过程的核心是把 “特征（目标的语义 / 视觉信息）” 和 “候选框坐标（基准位置）” 结合起来，两阶段目标检测:分两步：1. 第一步：生成候选区域（可能包含目标的框）2. 第二步：对候选区域做。一阶段目标检测一步到位：直接在特征图上的预设锚点（Anchor）/ 中心点上，同时预