yolov5/yolov8的anchor解析

为了更直观地理解anchor的匹配过程，我们通过绘图的方式结合了yolov5的anchor-base和yolov8的anchor-free方法。

1、探究yolov5的anchor匹配机制

在yolov5中，anchor的大小是需要提前设定的。尽管有诸多文章和代码可供参考，但真正理解其原理并不容易。为此，我们通过自行绘制图示来辅助理解。

上图清晰地展示了yolov5s检测层的结构，它包含3层，这里以其中一层为例进行说明。图中，黑色网格代表特征图，红色x则代表真值box（gt_box）在特征图上的中心坐标。绿色框则是特征图网格生成的anchor，其数量和大小由yolov5s.yaml配置文件中的anchor设定决定。

在进行匹配时，首先将gt_box的宽和高转换到特征图尺寸上，然后通过计算gt_box与anchor的宽高比来确定符合条件的真值。特别的是，yolov5还引入了跨网格预测，能够更精确地回归box。

具体来说，它会从当前网格的上下左右四个方向中选取最近的两个网格，并结合当前网格，共同确定box的位置。最终得到的box包含坐标偏移量和宽高信息，这些信息会进一步用于计算预测值与真实值之间的loss。

此外，yolov5的loss还包含obj loss和cls loss两部分，分别代表目标存在置信度和类别loss的计算。

接下来，我们探讨yolov8的anchor匹配机制。与yolov5不同，yolov8采用了anchor-free的方式。这意味着它不再预设固定尺寸的anchor，而是通过特定的assigner来动态对齐真实box和预测box。

这一机制的核心在于TaskAlignedAssigner类，其设计理念源于TOOD论文。具体来说，它将特征图上的每个网格视作一个anchor，并从中选取满足条件的网格作为正样本。选取条件主要基于预测box中心是否在真实box内部，以及两者之间的iou是否超过设定阈值。

通过这种方式，yolov8能够更灵活、更准确地进行目标检测。

在探讨完yolov5和yolov8的anchor匹配机制后，我们再来看看它们在网络结构上的区别。其中一个显著的变化是c3被c2f所替代。这种结构上的调整旨在提高网络的性能和效率。

从上图中可以看出，head部分减少了2层，并且去除了红色部分，同时将c3替换为了c2f。这些改动共同作用于提升模型的整体性能，使其在目标检测任务中表现出更出色的效果。