앵커 박스

이 이미지 예제에서는 두 개체의 중점의 위치가 같은 셀의 같은 부분에 있다.

y=\begin{bmatrix}P_c\\b_x\\b_y\\b_h\\b_w\\c_1\\c_2\\c_3\end{bmatrix}

여기서 $c_n$ 중 하나만 1일 수 있기 때문에, 이 경우 한 개체밖에 인식할 수 없다.
이것을 해결하기 위해 앵커 박스를 도입한다.
약 5가지 형태의 직사각형 모양을 정해두고, 정해둔 상자와 인식된 개체의 IoU 를 구해 이 개체가 어떤 개체인지 판단한다.
곧 y의 꼴은 아래처럼 된다.

y=\begin{bmatrix}P_c\\b_x\\b_y\\b_h\\b_w\\c_1\\c_2\\c_3\\P_c\\b_x\\b_y\\b_h\\b_w\\c_1\\c_2\\c_3\end{bmatrix}

위 예제의 경우 사람은 아래 위로 길쭉한 앵커박스, 자동차는 옆으로 길쭉한 앵커박스를 가지며 이는 구분이 가능하지만 앵커박스 모양까지 비슷한 개체를 인식해야 할 경우 잘 작동하지 않는 알고리즘임