目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助机器人在复杂的环境中识别和定位不同的物体。传统的目标检测方法通常需要使用锚框（anchor box）来预设物体的形状和尺寸，然后根据锚框来预测物体的类别和位置。但是，锚框的设置往往是人为的，而且难以适应不同大小和比例的物体，导致目标检测的效果受到限制。
为了解决这个问题，本文推荐一篇发表在ICCV的无需锚框的目标检测论文，FCOS，也许可以帮助机器人识别不同大小的物体。更详细的解读可以看这篇链接：https://www.toutiao.com/article/7218030577457824256/