YOLO 中的三大框类型全解析：Ground Truth、Anchor、Bounding Box 有何区别？

1. Ground Truth Box（真值框）

数据集中人工标注的真实目标位置。

•	 是“答案”，模型训练的目标。
•	标注格式通常是 [x, y, w, h, class_id]
•	比如一张猫的图，它的真实框就是 ground truth box。

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2. Anchor Box（锚框）

预设的一些模板框，模型学习时的“参考基准”。

•	是一些固定的宽高组合（比如[10×13]、[16×30]等），
•	每个 grid cell 会分配若干 anchor，用来“捕捉”可能存在的目标。
•	训练时，模型会尝试让某个 anchor 去拟合最接近的 ground truth box。

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3. Bounding Box（预测框）

模型预测出来的目标框，最终输出结果。

•	是你跑推理时看到的结果。
•	每个 anchor 最终预测一个 bounding box（包含位置 + 置信度 + 类别）。

名称	中文	角色	是否固定	举例
Ground Truth Box	真值框	训练目标	❌ 否	[80, 120, 60, 90]
Anchor Box	锚框	初始模板 / 参考框	✅ 是	[10, 13], [116, 90] 等
Bounding Box	预测框	模型的最终输出	❌ 否	[78, 118, 65, 85]