给定一张图片如何计算出bbox，该如何训练

计算bbox可以采用目标检测的方法，常见的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO、SSD等。其中，Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法，它基于深度学习，使用了RPN网络生成候选框，再通过ROI Pooling和分类回归网络得到最终的bbox。

训练目标检测模型需要准备标注数据，即图片中目标的位置和类别信息。可以使用标注工具（如LabelImg）手动标注数据，也可以使用自动标注工具（如CVAT）对一些简单的场景进行快速标注。

接下来，需要将标注数据转换为模型训练所需的格式，常见的格式有PASCAL VOC和COCO格式。这些格式包括了图片路径、目标类别、bbox位置等信息。

最后，可以使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）构建模型并进行训练。训练过程中需要注意调整模型超参数（如学习率、批大小等）以及选择合适的损失函数（如交叉熵、Smooth L1 Loss等）来优化模型。

需要注意的是，训练目标检测模型需要大量的标注数据和计算资源，因此建议在具备一定计算能力的服务器上进行训练。