许多流行的和最先进的物体检测算法，如YOLO和SSD，都使用了锚框的概念。据我所知，对于像YOLO v3这样的网络，每个输出网格单元都有多个不同长宽比的锚框。用于检测时，网络会预测与给定物体重叠度最高的锚框的偏移量。为什么不使用多个边界框预测器（每个预测x, y, w, h和c）来替代这种方法呢？
回答：
不，锚框不能简单地被多个边界框预测器替代。
在你的描述中，有一个小小的误解。
用于检测时，网络会预测与给定物体重叠度最高的锚框的偏移量
选择与真实值重叠度最高的锚框仅在训练阶段发生。如SSD论文第2.2节匹配策略中所述，不仅选择了重叠度最高的锚框，还选择了IoU大于0.5的锚框。
在预测阶段，边界框预测器会预测每个锚框的四个偏移量以及所有类别的置信度。
现在回到为什么预测偏移量而不是框属性（x, y, c, h）的原因。
简而言之，这与尺度有关。我同意@隐藏人名 的回答，但这里有一个生动的例子。
假设以下两张大小相同的图片（左边一张有蓝色背景）被输入到预测器中，我们想要获取狗的边界框。现在每张图片中的红色边界框代表锚框，两者都是狗的近乎完美的边界框。如果我们预测偏移量，边界框预测器只需要在两种情况下都预测四个偏移量的0值。而如果你使用多个预测器，模型必须为c和h提供两组不同的值，而x和y是相同的。这本质上是@隐藏人名 解释的，预测偏移量会为预测器提供一个更容易学习的映射关系。
这个例子也解释了为什么锚框可以帮助提高检测器的性能。
