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本博客记录generate_s的解读，帮助理解anchor的生成过程
首先看main函数
if __name__ == '__main__': import time t = time.time() a = generate_anchors() #最主要的就是这个函数 print time.time() - t print a from IPython import embed; embed() 进入到generate_anchors函数中：
def generate_anchors(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], scales=2**np.arange(3, 6)): """ Generate anchor (reference) windows by enumerating aspect ratios X scales wrt a reference (0, 0, 15, 15) window. """ base_anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size]) - 1 print ("base anchors",base_anchor) ratio_anchors = _ratio_enum(base_anchor, ratios) print ("anchors after ratio",ratio_anchors) anchors = np.vstack([_scale_enum(ratio_anchors[i, :], scales) for i in xrange(ratio_anchors.shape[0])]) print ("achors after ration and scale",anchors) return anchors 参数有三个：
1.base_size=16
这个参数指定了最初的类似感受野的区域大小，因为经过多层卷积池化之后，feature map上一点的感受野对应到原始图像就会是一个区域，这里设置的是16，也就是feature map上一点对应到原图的大小为16x16的区域。也可以根据需要自己设置。
2.ratios=[0.5,1,2]
这个参数指的是要将16x16的区域，按照1:2,1:1,2:1三种比例进行变换，如下图所示：
图1 宽高比变换
3.scales=2**np.arange(3, 6)
这个参数是要将输入的区域，的宽和高进行三种倍数，2^3=8，2^4=16，2^5=32倍的放大，如16x16的区域变成(16*8)*(16*8)=128*128的区域，(16*16)*(16*16)=256*256的区域，(16*32)*(16*32)=512*512的区域，如下图所示
图2 面积放大变换
接下来看第一句代码：
base_anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size]) - 1 '''base_anchor值为[ 0, 0, 15, 15]''' 表示最基本的一个大小为16x16的区域，四个值，分别代表这个区域的左上角和右下角的点的坐标。
ratio_anchors = _ratio_enum(base_anchor, ratios)
这一句是将前面的16x16的区域进行ratio变化，也就是输出三种宽高比的anchors，这里调用了_ratio_enum函数，其定义如下：
def _ratio_enum(anchor, ratios): """ Enumerate a set of anchors for each aspect ratio wrt an anchor. """ size = w * h #size:16*16=256 size_ratios = size / ratios #256/ratios[0.5,1,2]=[512,256,128] #round()方法返回x的四舍五入的数字，sqrt()方法返回数字x的平方根 ws = np.round(np.sqrt(size_ratios)) #ws:[23 16 11] hs = np.round(ws * ratios) #hs:[12 16 22],ws和hs一一对应。as:23&12 #给定一组宽高向量，输出各个预测窗口，也就是将（宽，高，中心点横坐标，中心点纵坐标）的形式，转成 #四个坐标值的形式 anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr) return anchors 输入参数为一个anchor(四个坐标值表示)和三种宽高比例（0.5,1,2）
在这个函数中又调用了一个_whctrs函数，这个函数定义如下，其主要作用是将输入的anchor的四个坐标值转化成（宽，高，中心点横坐标，中心点纵坐标）的形式。
def _whctrs(anchor): """ Return width, height, x center, and y center for an anchor (window). """ w = anchor[2] - anchor[0] + 1 h = anchor[3] - anchor[1] + 1 x_ctr = anchor[0] + 0.5 * (w - 1) y_ctr = anchor[1] + 0.5 * (h - 1) return w, h, x_ctr, y_ctr 通过这个函数变换之后将原来的anchor坐标（0，0，15，15）转化成了w:16,h:16,x_ctr=7.5,y_ctr=7.5的形式，接下来按照比例变化的过程见_ratio_enum的代码注释。最后该函数输出的变换了三种宽高比的anchor如下：
ratio_anchors = _ratio_enum(base_anchor, ratios) '''[[ -3.5, 2. , 18.5, 13. ], [ 0. , 0. , 15. , 15. ], [ 2.5, -3. , 12.5, 18. ]]''' 进行完上面的宽高比变换之后，接下来执行的是面积的scale变换，
anchors = np.vstack([_scale_enum(ratio_anchors[i, :], scales) for i in xrange(ratio_anchors.shape[0])]) 这里最重要的是_scale_enum函数，该函数定义如下，对上一步得到的ratio_anchors中的三种宽高比的anchor，再分别进行三种scale的变换，也就是三种宽高比，搭配三种scale，最终会得到9种宽高比和scale 的anchors。这就是论文中每一个点对应的9种anchors。
def _scale_enum(anchor, scales): """ Enumerate a set of anchors for each scale wrt an anchor. """ w, h, x_ctr, y_ctr = _whctrs(anchor) ws = w * scales hs = h * scales anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr) return anchors _scale_enum函数中也是首先将宽高比变换后的每一个ratio_anchor转化成（宽，高，中心点横坐标，中心点纵坐标）的形式，再对宽和高均进行scale倍的放大，然后再转换成四个坐标值的形式。最终经过宽高比和scale变换得到的9种尺寸的anchors的坐标如下：
anchors = np.vstack([_scale_enum(ratio_anchors[i, :], scales) for i in xrange(ratio_anchors.shape[0])]) ''' [[ -84. -40. 99. 55.] [-176. -88. 191. 103.] [-360. -184. 375. 199.] [ -56. -56. 71. 71.] [-120. -120. 135. 135.] [-248. -248. 263. 263.] [ -36. -80. 51. 95.] [ -80. -168. 95. 183.] [-168. -344. 183. 359.]] ''' 下面这个表格对比了9种尺寸的anchor的变换：
| base_anchor | ratios | （宽，高，中心点横坐标，中心点纵坐标） | 坐标 |
| 16x16 | 23x12 (2:1) | [184,96,7.5,7.5] scale=8 | [ -84. -40. 99. 55.] |
| [368,192,7.5,7.5] scale=16 | [-176. -88. 191. 103.] | ||
| [736,384,7.5,7.5] scale=32 | [-360. -184. 375. 199.] | ||
| 16x16 (1:1) | [128,128,7.5,7.5] scale=8 | [ -56. -56. 71. 71.] | |
| [256,256,7.5,7.5] scale=16 | [-120. -120. 135. 135.] | ||
| [512,512,7.5,7.5] scale=32 | [-248. -248. 263. 263.] | ||
| 11x22 (1:2) | [88,176,7.5,7.5] scale=8 | [ -36. -80. 51. 95.] | |
| [176,352,7.5,7.5] scale=16 | [ -80. -168. 95. 183.] | ||
| [352,704,7.5,7.5] scale=32 | [-168. -344. 183. 359.] |
以我的理解，得到的这些anchors的坐标是相对于原始图像的，因为feature map的大小一般也就是60*40这样的大小，而上面得到的这些坐标都是好几百，因此是相对于原始大图像而设置的这9种组合的尺寸，这些尺寸基本上可以包含图像中的任何物体，如果画面里出现了特大的物体，则这个scale就要相应的再调整大一点，来包含特大的物体。
