目标检测——anchor-based 与anchor-free
在自然图像中，基于深度学习的目标检测技术包括anchor-based和anchor-free两大类。
1、基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个阶段的检测。其中一阶段的检测技术包括SSD，DSSD，RetinaNet，RefineDet，YOLOV3等，二阶段技术包括Faster-RCNN，R-FCN，FPN，Cascade R-CNN，SNIP等。一般的，两个阶段的目标检测会比一个阶段的精度要高，但一个阶段的算法速度会更快。
二步法相对于一步法有以下几个优势：
（a）.二阶段的分类
（b）.二阶段的回归
（c）.二阶段的特征
（d）.特征校准
为了能让一步法也具备二步法的这些个优势，提出了RefineDet、SRN、AlignDet等一些列检测算法。
2、 anchor-free的技术包括基于Keypoint与Segmentation两类。其中基于Keypoint技术包括CornerNet，CenterNet，CornerNet-Lite等，基于Segmentation的技术包括FSAF，FCOS，FoveaBox等。
anchor-base存在的问题：
•与锚点框相关超参 (scale、aspect ratio、IoU Threshold) 会较明显的影响最终预测效果；
•预置的锚点大小、比例在检测差异较大物体时不够灵活；
•大量的锚点会导致运算复杂度增大，产生的参数较多；
•容易导致训练时negative与positive的比例失衡。
Anchor-free算法的优点：
•使用类似分割的思想来解决目标检测问题；
•不需要调优与anchor相关的超参数；
•避免大量计算GT boxes和anchor boxes 之间的IoU，使得训练过程占用内存更低。
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