anchor-based与anchor-free对比

一、Anchor-based YOLO（YOLOv3/v5）的分类设计

输出结构（每个 anchor）：

[x, y, w, h, objectness, cls_0, cls_1, ..., cls_{nc-1}]

各部分含义：

• objectness ∈ [0,1]：该 anchor 是否包含任意前景物体（不管哪一类）
• cls_i ∈ [0,1]：在已知有物体的前提下，该物体属于类别 i 的概率

关键性质：

• cls 分支只负责 前景类别 的区分，不包含“背景”或“无物体”类
• 总体置信度 = objectness × cls_i
• 如果 objectness ≈ 0，则 cls 的值无关紧要（训练时通常不监督）

✅ 举例：
COCO 有 80 类 → nc = 80
输出 80 个 cls 值，没有第 81 类表示“背景”

📌 所以：YOLOv5 的 cls 是 条件概率 P(class=i | object exists)

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🔹 二、Anchor-free 检测器（如 YOLOv8、FCOS）的分类设计

输出结构（每个点）：

[x, y, w, h, cls_0, cls_1, ..., cls_{nc-1}]

各部分含义：

• cls_i：该位置预测为类别 i 的无条件置信度
• 没有显式的 background 类
• 如果该位置没有物体，理想情况下 所有 cls_i ≈ 0

关键性质：

• cls 同时承担了 “是否存在物体” + “是什么类别” 的功能
• 推理时置信度 = max(cls_i)
• 训练时，负样本（无物体位置）被监督为 cls → 0

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🔸 三、哪些检测器 真的 包含背景类？

只有 两类主流范式 显式使用背景类：

范式	代表模型	分类输出维度	背景类
Two-stage	Faster R-CNN	nc + 1	✅ 第 0 类是 background
Dense detector with background	RetinaNet (某些实现)	nc + 1	✅

但在 YOLO 系列（无论 anchor-based 或 free）中，几乎从不使用显式背景类。

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🔁 四、对比总结

特性	Anchor-based YOLO (v5)	Anchor-free YOLO (v8)
是否含背景类	❌ 否	❌ 否
cls 含义	P(class=i | object exists)	P(object of class i exists)
如何表示“无物体”	objectness → 0	all cls_i → 0
分类通道数	nc（仅前景）	nc（仅前景）
总置信度	obj × cls_i	cls_i

✅ 所以，虽然两者都没有背景类，但 语义不同：

• YOLOv5 的 cls 是条件概率
• YOLOv8 的 cls 是边缘置信度