Bounding-box 回归

原创 于 2019-10-22 14:36:29 发布 · 156 阅读 · 0 ·
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本文深入解析了Bounding-box回归的概念及其实现方式。重点介绍了在训练过程中，如何利用最小二乘法进行位置修正，包括输入（特征向量+候选框位置）、真实输出（位置修正的真实值）和线性拟合输出（位置修正的拟合值）的对应关系。

参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/WoPawn/article/details/52133338

Bounding-box 回归

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这里,个人理解是 , 训练时,最小二乘法有输入,真实输出,以及线性拟合的输出.这里分别对应如下:

  1. 输入:通过卷积网络层提取出来的特征向量+候选框的位置
  2. 真实输出:候选框的位置要变多少的真实值
  3. 线性拟合的输出:构造线性函数d*( P) = wTϕ5( P),也就是候选框候选框的位置要变多少的拟合值
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