漫谈Anchor-based和Anchor-Free
曾几何时，Anchor-based独霸目标检测这块CV疆域内的肥沃之地。如今，Anchor-Free以其灵活的走位在目标检测中有了一席之地，正以星星之火可以燎原之势扩大着自己的声势。
Anchor-based感叹道：后生可畏啊！不过，小子你想扳倒我现在还有些嫩哈哈哈~
话不多说，进入正题。
anchor-based和anchor-free关键区别：anchor-based基于预设的若干固定尺度和长宽比的anchor生成预测框，anchor-free基于点生成预测框。
有些人将anchor-free与双阶段（Fast-RCNN等）、单阶段（YOLO系列等）并列，作为新出的第三类检测器，个人感觉这种说法是不妥的，双阶段和单阶段的划分依据为是否基于候选区域生成预测框，即是否使用了RPN。因此，个人认为anchor-based和anchor-free是与双阶段和单阶段并行的一种划分方式。
最近读了知乎上一篇两年前的文章，觉得写得蛮好，于是整理并稍作补充，一起分享。
anchor-based：
两阶段检测器的第一阶段通常采用 RPN 生成 proposal，是对 anchor 进行分类和回归的过程，即 anchor -> proposal -> detection bbox；
大部分单阶段检测器是直接对 anchor 进行分类和回归，也就是 anchor -> detection bbox。
常见的生成 anchor 的方式是滑窗（sliding window），也就是首先定义 k 个特定尺度（scale）和长宽比（aspect ratio）的 anchor，然后在全图上以一定的步长滑动。
anchor-free：
之所以可与anchor-based相提并论，这得益于FPN和Focal loss。在每个位置只预测一个框的情况下，FPN 的结构对尺度起到了很好的弥补；由于图像中一般目标数较少，Focal loss可以解决中心区域的类别不平衡（中心区域与背景相当于二分类）的问题。
（1）预测一个中心点的score或者将定义一个hard的中心区域将中心预测融入到类别预测的 target 里面，然后预测该中心点到 ground truth 框的四条边距离，不过会使用一些 trick 来限制 regress 的范围。
（2）采用“bottom up”的思路，首先生成带有类别信息和位置信息的“feature map”，然后再根据这些“feature map”，得到关键点再组合成最后的“bounding boxes”，即预测corner的heatmps，根据Embeddings vector对corner进行分组，核心是关键点定位组合。
（3）anchor-free 和每个位置有一个正方形 anchor （即single anchor）在形式上可以是等价的，也就是利用 FCN 的结构对 feature map 的每个位置预测一个框（包括位置和类别）。但是实际操作中两者是有区别的。在 anchor-based 的方法中，虽然每个位置可能只有一个 anchor，但预测的对象是基于这个 anchor 来匹配的，而在anchor-free的方法中，通常是基于这个点来匹配的。
anchor-free的局限性：
和 anchor-based 的单阶段检测器一样，instance-level 的 feature representation 是不如两阶段检测器的，在 head 上面的花样也会比较少一些。
anchor-based和anchor-free间的过渡：
在anchor-based和anchor-free之间，有Guided Anchoring，这可以看做是 anchor-prior-free，但是整体框架保持与 anchor-based 一致，生成自适应的anchor（中心点的位置和anchor的宽高均不是预先设定，而是预测的，因此anchor是稀疏的，但不是一个中心区域只有一个anchor）。可以插入到anchor-based，类似于在首先进行 anchor-free 的预测，然后以预测结果作为 anchor 进行进一步地修正。
anchor-free的展望：
因为anchor-free天生和segmentation更加接近。一个是向两阶段或者级联检测器靠拢，进一步提高性能，如果能在不使用 RoI Pooling 的情况下解决 feature align 问题的话，还是比较有看头的。另外还有一个是新的后处理方法。
主要参考：
[1] 物体检测的轮回: anchor-based 与 anchor-free - 知乎
[2] Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学 Anchor - 知乎
后话：最近针对旋转框的anchor-free出了一些比较新颖的研究（遥感目标检测领域），感兴趣的话可以一起交流一下哈！