什么是Bounding Box、anchor box? 📐 """

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在机器学习和计算机视觉领域，Bounding Box 和 Anchor Box 是两个经常被提及的概念，它们是物体检测算法中不可或缺的部分。Bounding Box 用来框定图像中的目标对象，简单来说，就是用一个矩形来标注出你想要识别的对象的位置。通常，这个矩形由四个坐标值来定义：左上角和右下角的坐标点。Bounding Box 可以帮助我们准确地定位到图像中的特定对象，从而进行更进一步的分析。

Anchor Box 则是一种用于解决多尺度问题的技术。由于不同的物体可能具有不同的尺寸，因此使用单一大小的Bounding Box 可能无法很好地适应所有情况。Anchor Box 提供了多个预设的Bounding Box尺寸，这样算法就能更好地匹配不同大小的目标。在训练过程中，模型会学习如何调整这些Anchor Box，以更精确地拟合实际的物体位置。

这两个概念共同工作，使得物体检测更加高效和准确。🔍🔍🔍

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