自从深度学习技术兴起以来，目标检测领域迎来了翻天覆地的变化。在这其中，Anchor-Free方法逐渐崭露头角，成为了研究者们关注的焦点之一。与传统的Anchor-Based方法相比，Anchor-Free方法无需预定义锚点，直接以像素为单位进行预测，从而简化了模型结构并提升了检测精度。

从最初的CornerNet开始，Anchor-Free技术经历了快速发展。CornerNet通过将目标检测问题转化为关键点配对问题，开创了Anchor-Free的新纪元。随后，CenterNet进一步优化了这一思路，提出了中心点回归的方法，使得模型在速度和准确率上都取得了显著提升。如今，Anchor-Free方法已经在多个公开数据集上达到了与Anchor-Based方法相媲美的性能，甚至在某些场景下表现更为出色。

随着研究的不断深入，未来Anchor-Free技术有望在更多复杂环境下实现更精准、更快速的目标检测。🚀🔍