このコミットではanchorに基づいたobject detectionに必要なanchor targetの生成コードを実装する。
Anchorは画像全体に張り巡らされたbounding boxのテンプレート群で、このanchorに基づいて
object detectionモデルは画像内の物体に対応する真のbounding boxへの相対位置および対応するクラスを推定する。
その際の相対位置・クラスをanchor/regression targetなどと呼び、学習時にラベルとして事前に作成しておく必要がある。
実際にanchor targetを作成するにあたっては、anchorと真のbounding boxとの間のIoUを計算し、
それが一定値を超えるものに対してのみanchor targetを計算する。これをforegroundと呼ぶ。
IoUが一定値超える物がないanchorはbackgroundと呼ばれ、anchor targetは計算されない。
ラベルとしてはこのforeground/background情報もobjectnessという二値ラベルとして設定しておく。
モデルはこのobjectnessも予測する事となる。