bouding box
时间: 2023-10-01 17:02:22 浏览: 37
bounding box是一种用于物体检测和目标定位的边界框。在Fast RCNN和Faster RCNN的训练过程中,bounding box regression是指通过对RPN网络产生的proposal进行优化得到最终的输出。
在RPN网络的训练过程中,anchor是指预先设计的候选框,而在Fast-RCNN网络的训练过程中,anchor则指的是通过RPN网络得到的proposal框。在bbox层中,输出的值是proposal到真实边界框的变化系数,包括平移和缩放参数。这些参数用来调整proposal框的位置和大小,使其更准确地匹配目标物体。
bbox层的网络权重描述了输入图片与平移缩放变化系数之间的关系。在训练过程中,我们学习的就是这些网络权重参数,其中每个通道对应四个输出值(平移和缩放系数)。这些学习到的参数用来计算最终的输出值,即调整后的proposal框的位置和大小。
总结来说,bounding box regression是通过学习bbox层的网络权重参数,将预测的proposal框按照一定的变化系数调整为最终的输出框,以实现物体检测和目标定位的任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Bounding box regression RCNN系列网络中矩形框的计算](https://blog.csdn.net/wphkadn/article/details/88662571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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