Faster RCNN anchor大小及数量计算
anchors 值的含义为
在 feature maps 上进行滑窗操作(sliding window). 滑窗尺寸为 n×n, 如 3×3.
对于每个滑窗, 会生成 9 个 anchors, anchors 具有相同的中心 center=xa,center=ya, 但 anchors 具有 3 种不同的长宽比(aspect ratios) 和 3 种不同的尺度(scales)。 最终，9个anchor的四个数值分别代表矩形框的左下角x,y，右上角x,y。计算是相对于原始图片尺寸的.
anchor的值是由如下步骤计算得来的:
主要包括两步:
保持 anchor 面积固定不变, 改变长宽比 aspect ratio = [0.5, 1, 2] （函数_ratio_enum(anchor, ratios)）
保持 anchor 长宽比固定不变,缩放尺度 scale = [8，16，32] （函数_scale_enum(anchor, scales)）
1. 先设置基础anchor，base=16，base_anchor为[0,0,15,15]，anchor中心(7.5,7.5)，以及面积(size=256)。
2. 计算基础anchor的面积，分别除以ratio[0.5,1,2]，得到 [512,256,128]
3. anchor的宽度w由三个面积的平方根值确定,得到 w[23,16,11]
4. anchor的高度h由[23,16,11]*[0.5,1,2]确定,得到 h[12,16,22]。
5. 由anchor的中心以及不同的宽和高可以得到此时的anchors。此处为[-3.5, 2. , 18.5, 13. ], [ 0. , 0. , 15. , 15. ], [ 2.5, -3. , 12.5, 18. ]
例 xa=7.5, ya=7.5，w=23，h=12，
x_left = xa-(w-1)/2=-3.5, y_left = ya-(h-1)/2 = 2,
x_right = xa+(w-1)/2 = 18.5, y_right = ya+(h-1)/2=13
6. 利用三种不同的scales[8,16,32]分别去扩大anchors，扩大的方法是先计算出来上一步的anchor的中心以及宽高，使宽高分别乘以scale，然后再利用中心和新的宽高计算出最终所要的anchors
例如： xa=7.5, ya=7.5, w=23*8, h=12*8, x_min=xa-(w*scale-1)/2 = 7.5-(23*8-1)/2=84 ==> -83 -39 100 56
"""
generate_anchors.py
"""
import numpy as np
# Verify that we compute the same anchors as Shaoqing's matlab implementation:
#
# >> load output/rpn_cachedir/faster_rcnn_VOC2007_ZF_stage1_rpn/anchors.mat
# >> anchors
#
# anchors =
#
# -83 -39 100 56
# -175 -87 192 104
# -359 -183 376 200
# -55 -55 72 72
# -119 -119 136 136
# -247 -247 264 264
# -35 -79 52 96
# -79 -167 96 184
# -167 -343 184 360
# array([[ -83., -39., 100., 56.],
# [-175., -87., 192., 104.],
# [-359., -183., 376., 200.],
# [ -55., -55., 72., 72.],
# [-119., -119., 136., 136.],
# [-247., -247., 264., 264.],
# [ -35., -79., 52., 96.],
# [ -79., -167., 96., 184.],
# [-167., -343., 184., 360.]])
def generate_anchors(stride=16, sizes=(32, 64, 128, 256, 512), aspect_ratios=(0.5, 1, 2)):
"""
生成 anchor boxes 矩阵，其格式为 (x1, y1, x2, y2).
Anchors 是以 stride / 2 的中心，逼近指定大小的平方根面积(sqrt areas),长宽比
Anchors are centered on stride / 2, have (approximate) sqrt areas of the specified
sizes, and aspect ratios as given.
"""
return _generate_anchors(stride,
np.array(sizes, dtype=np.float) / stride,
np.array(aspect_ratios, dtype=np.float) )
def _generate_anchors(base_size, scales, aspect_ratios):
"""
通过枚举关于参考窗口window (0, 0, base_size - 1, base_size - 1) 的长宽比(aspect ratios) X scales，
来生成 anchore 窗口(参考窗口 reference windows).
"""
anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size], dtype=np.float) - 1
anchors = _ratio_enum(anchor, aspect_ratios)
anchors = np.vstack([_scale_enum(anchors[i, :], scales) for i in range(anchors.shape[0])])
return anchors
def _whctrs(anchor):
"""
返回 anchor 窗口的 width, height, x center, y center.
"""
w = anchor[2] - anchor[0] + 1
h = anchor[3] - anchor[1] + 1
x_ctr = anchor[0] + 0.5 * (w - 1)
y_ctr = anchor[1] + 0.5 * (h - 1)
return w, h, x_ctr, y_ctr
def _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr):
"""
给定 center(x_ctr, y_ctr) 及 widths (ws)，heights (hs) 向量，输出 anchors窗口window 集合.
"""
ws = ws[:, np.newaxis]
hs = hs[:, np.newaxis]
anchors = np.hstack( (x_ctr - 0.5 * (ws - 1), y_ctr - 0.5 * (hs - 1),
x_ctr + 0.5 * (ws - 1), y_ctr + 0.5 * (hs - 1) ) )
return anchors
def _ratio_enum(anchor, ratios):
"""
对于每个关于一个 anchor 的长宽比aspect ratio，枚举 anchors 集合.
"""
w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor)
size = w * h
size_ratios = size / ratios
ws = np.round(np.sqrt(size_ratios))
hs = np.round(ws * ratios)
anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr)
return anchors
def _scale_enum(anchor, scales):
"""
对于每个关于一个 anchor 的尺度scale，枚举 anchors 集合.
Enumerate a set of anchors for each scale wrt an anchor."""
w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor)
ws = w * scales
hs = h * scales
anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr)
return anchors
if __name__ == '__main__':
print 'Anchor Generating ...'
anchors = generate_anchors()
print anchors
print 'Done.'
参考：
https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79895804
https://blog.csdn.net/wphkadn/article/details/87915495