ターゲット検出の分野では、アンカー ボックスはターゲットの位置とサイズを定義するために使用される補助ツールです。物体検出アルゴリズムは通常、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して画像内の物体を識別します。アンカー ボックスは、さまざまな位置とサイズの事前定義された長方形のボックスです。

アンカー ボックスは、モデルがオブジェクトの位置とサイズの変化を学習するのに役立ち、さまざまな形状やサイズのオブジェクトに適応できるようになります。複数のアンカー ボックスを使用することにより、モデルは複数のオブジェクトを検出し、分類し、位置を特定できます。この手法は、Faster R-CNN や YOLO などの物体検出アルゴリズムで一般的に使用されます。