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多尺度目标检测实现与解释

本文中的代码源自开源项目，CODE来自于学习过程中的实践，旨在实现多尺度目标检测功能。代码注释详细，便于理解每项功能的原理与应用场景。

技术配置

• 开发环境：Python 3.8
• 运行平台：Windows 10
• 开发工具：PyCharm

代码功能说明

这节主要介绍了目标检测的关键算法部分——锚框提取（Anchor Box Generation）。由于该功能复杂，代码注释较多，以下是主要实现内容：

技术实现细节

代码主要包含以下核心函数：

实验展示

通过以下命令可以看到不同尺寸锚框的检测效果：

python -m main

图像中会自动弹出显示窗口，展示锚框及其与实际目标的匹配情况。

模型输出分析

检测结果以边界坐标形式输出，可直接在图像上绘制可视化效果。输出信息包括类别ID、置信度以及边界框坐标。

注意：请根据实际需求调整超参数（如锚框大小、非极大值抑制阈值等）。