这是源代码定义的anchors概念：

实现过程：

假如有一张500×500的图片，那么经过第一步深度卷积网络之后（4次池化），最终就会变成一个32×32的特征：

在开源代码实现里面：

所以经过卷积完之后，每一个红点就是32×32上的每一个特征像素点经过乘以16(feat_stride)后映射回原图的位置。红点就是特征层经过反映射回原图的特征点，然后会在每个特征点上加上anchors偏移量，最后就会得到每一个像素点上会生成9个不同大小，不同形状比例的边框，如下：

至于9是如何来的以及生成红点的细节...后续会更  吧？

引入anchors的作用：

1.为了解决计算效率问题；

2.为了让rpn训练的时候有目标参考，做目标检测需要考虑的问题，始终要有一个参考值，每一个anchor是属于前景还是背景。