Bounding Box Regression是目标检测领域中常用的手艺， 基本上用于对初始检测框进行微调，使其geng准准的地定位目标。
边框回归的目标
- 搞优良检测精度框的位置和巨大细小， 使预测框geng接近真实实目标边界框，从而搞优良检测精度。
- 少许些误检和漏检通过准准的的边界框定位，少许些误检和漏检的情况。
边框回归的原理
边框回归通过以下步骤实现：
- 选择Anchor在图像上预定义一系列矩形框，这些个框的巨大细小和形状Neng不同。
- 计算偏移量对于个个Anchor，计算其与真实实目标边界框的偏移量。
- 学映射关系利用深厚度学模型学一个映射关系，将Anchor的偏移量映射到真实实目标边界框。
- 预测边界框利用学到的映射关系，对新鲜的图像进行预测，得到geng准准的的边界框。
边框回归的输入和输出
- 输入图像、Anchor、锚框的偏移量。
- 输出预测的边界框。
边框回归的Loss Function
- Smooth L1 Loss用于衡量预测边界框与真实实边界框之间的差异，该Loss函数在IoU较高大时视为线性变换。
- L1 Loss一种常用的Loss函数，计算预测值与真实实值之间的绝对差值。
边框回归的应用
- 目标检测Faster R-CNN、 YOLO、SSD等目标检测算法dou用了边框回归手艺。
- 人脸检测利用边框回归手艺，Nenggeng准准的地检测人脸。
- 行人检测行人。
边框回归是目标检测领域中的一项关键手艺， 框的位置和巨大细小，搞优良了检测精度。在实际应用中，边框回归在优良几个领域取得了良优良的效果。
