寻找generate_anchor_base方法，这是ChainerCV中的Faster R-CNN util方法。
base_size = 16是什么？我在文档中看到它是
参考窗口的宽度和高度。
但是“参考窗口”是什么意思？
也说anchor_scales=[8, 16, 32]是锚点的区域，但我认为这些区域是（128，256，512）
另一个问题：
如果base size为16，h = 128和w=128，是否意味着anchor_base[index, 0] = py - h / 2为负值？
因为py = 8且h / 2 = 128/2
答案 0 :(得分：1)
该方法是Faster R-CNN的实用功能，因此我假设您了解什么是Faster R-CNN中提出的“锚点”。
base_size和anchor_scales确定锚点的大小。
例如，当您使用base_size=16和anchor_scales=[8, 16, 32]（以及ratio=1.0）时，锚点的高度和宽度将为16 * [8, 16, 32] = (128, 256, 512)。
ratio确定高宽比。
（我可能在下面的段落中写错了，如果我写错了，请更正。）
我认为需要将base_size设置为当前隐藏层的比例尺的大小。在chainercv更快的R-CNN实现中，extractor的功能被馈入rpn（区域提议网络），而generate_anchor_base在rpn中被使用。因此，您需要注意extractor输出的功能是什么。 chainercv使用VGG16作为特征提取器，conv5_3层用作提取特征（请参见here），该层是max_pooling_2d被应用4次的地方，结果缩小了2 ^ 4 = 16倍。
对于另一个问题，我认为您的理解是正确的，py - h / 2将为负值。但是这个anchor_base值只是一个相对值。一旦在模型（here）初始化时准备好anchor_base，就会在anchor的每个前向调用（here）中创建实际（绝对值）_enumerate_shifted_anchor方法。