bbox（bounding box）

  Bbox是BoundingBox（边界框）的缩写，指的是目标检测中用于表示物体位置和大小的有向矩形框。通常情况下爱，对于一张图像中的每个目标物体，在训练集中都会预先标注一个对应的Bbox，即表表示该物体在图像中的位置和大小。
  在模型预测时，通过对图像中多个位置或尺度的Bbox进行检测，可以识别出图像中包含的目标物体。
  在目标检测算法中，Bbox与Anchor框紧密相关，因为Anchor框通常作为预定义的候选框用于捕获可能包含目标的区域。而在Anchor框生成的候选框中，通过进一步筛选和调整，可以得到最终的目标BBox。
  因此，Bbox通常也被称为检测框，因为它是表示目标位置和大小的一种重要方式。

anchor

  Anchor是由Bbox筛选得到的。
  Anchor和BBox在目标检测中的作用不同。
  Anchor通常是一组预定的候选框，用来在输入图像上确定可能包含目标物体的位置。具体地说，通常在图像上生成一系列大小和长宽比不同的Anchor框，然后与目标物体进行匹配和调整，最终得到包含目标的候选框。
 更具体的说，模型通过比较Anchor和真实目标框之间的IOU（交并比）来确定哪些Anchor框包含目标，以及如何调整Anchor框来更高的拟合目标。因此Anchor框可以被视为候选框，因为它们是用来找到可能包含目标的区域的。

怎么确定候选框中是否包含目标？

  一般首先通常根据训练集中目标物体的大小和形状等信息进行预先设置。可以通过聚类技术（K-means聚类）来确定Anchor框的数量和大小。（聚类过程：可以先将训练集中所有目标物体的边界框进行聚类，得到若干个聚类中心，并将这些聚类中心作为Anchor框；）然后，在训练过程中，模型会根据Anchor框预测目标物体的位置和置信度，从而实现检测功能。
  一般来说，在检测过程中，如果一个Anchor框的置信度得到比较高（通常超过一个设定的阈值），则认为该框内包含目标物体。

怎么筛选Anchor？

  由于同一个目标物体可能会被多个Anchor框检测到，因此需要进行非极大值抑制（NMS）处理，去除重复检测结果，从而得到最终的检测结果。

grid cell（网格单元）