YOLOv3中anchor机制的理解
1、为什么要引入anchor机制？
如下图人和车的中心点都位于同一网格grid_8中，如果没有anchor机制的话，grid_8就存在属于哪一类的问题，如果属于车类，那只能用来预测车，人类就会被忽略，如果属于人类，那么车类将会被忽略。为了解决同一网络属于两个类的问题，引入了anchor机制，一个grid可以有三个anchor（对于yolo3）,图中的紫色框为anchor,那么横着的anchor框就被用于预测车类，竖着的预测人类，从而解决了同一grid包含两类的问题。说白了，anchor就是来确认正负样本的，也就是样本的类别。
这个博客写的非常好，理解的很透彻，https://blog.csdn.net/weixin_43384257/article/details/100974776
2、YOLO3中grid cell理解。
yolo3中的grid cell 的数量根据三种预测尺度分别13x13,26x26,52x52（输入图像为416x416）,每个grid cell根据3个anchor预测三个bbox, 每个bbox可以是不同的类。