边界框回归

（Bounding Box Regression）是目标检测任务中的一个关键步骤，用于确定目标物体在图像中的位置和大小。它是一种回归算法，通过训练模型来预测目标物体的边界框坐标。

边界框回归通常使用回归器来预测目标物体的边界框的四个坐标值，即左上角和右下角的坐标。这些坐标值用于确定目标物体在图像中的位置和大小。回归器通常是一个神经网络模型，它通过学习从输入图像中提取的特征来预测边界框坐标。

边界框回归在目标检测中非常重要，因为它能够提供更准确的目标位置和大小信息，从而帮助我们更好地理解图像中的物体。它广泛应用于许多领域，如计算机视觉、自动驾驶、人脸识别和人体姿态估计等。

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CVPR 2019：精确目标检测的不确定边界框回归

这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。...解决方法为了解决上诉定位不精确问题，论文提出了新的边界框损失函数-KL损失，可以同时学习边界框的回归以及定位的不准确性。...特别的，为了捕捉边界框预测的不确定性，首先将边界框的预测以及ground truth框分别看做高斯分布函数和狄克拉分布函数。则新定义的回归损失可以看作是预测分布和真实分布之间的KL散度。...边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。（1）在后处理过程中，所学的方差是有用的。...3.2 基于KL损失的边界框回归论文目标定位的目标是通过在N个样本最小化和之间的KL散度来评估，如公式(4)所示: 使用KL散度作为边界框回归的损失函数Lreg。分类损失Lcls保持不变。

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【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）

接下来，我们对边界框回归（Bounding-Box Regression）进行详细介绍。首先我们对边界框回归的输入数据集进行说明。输入到边界框回归的数据集为 ? ，其中 ? ， ? 。 ?...在图1中红色框代表候选目标框，绿色框代表真实目标框，蓝色框代表边界框回归算法预测目标框，红色圆圈代表选候选目标框的中心点，绿色圆圈代表选真实目标框的中心点，蓝色圆圈代表选边界框回归算法预测目标框的中心点...---- 二、边界框回归细节 RCNN论文里指出，边界框回归是利用平移变换和尺度变换来实现映射。平移变换的计算公式如下： ? 尺度变换的计算公式如下： ? 其中 ? ( ? 代表 ?...可以看出，上述模型就是一个Ridge回归模型。在RCNN中，边界框回归要设计4个不同的Ridge回归模型分别求 ? 。 ---- 三、相关问题 3.1 为什么使用相对坐标差?...时候选目标框和真实目标框非常接近，即IoU值较大。按照RCNN论文的说法，IoU大于0.6时，边界框回归可视为线型变换。至此，边界框回归算法的讲解全部结束。

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目标检测框回归问题

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对象检测边界框损失 – 从IOU到ProbIOU

通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。本文将重点介绍 IoU 损失函数（GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU）。...因此，BBR使用基于 IoU 的损失函数来实现计算mAP，mAP的典型计算公式与表示如下：但是这种最原始的IoU并交比的损失计算方式是有缺陷的，如当预测框与真实框没有相交的时候，IoU损失就是0，这样就导致了没有梯度...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...是惩罚性因子，这样R=0的时候就是普通的IoU损失，从而把IoU损失改进看成是寻找好的惩罚性因子，然后作者通过一通神的思考以后给出了下面的惩罚性因子公式：这样 DIoU就出来这样是不是梯度会大一些，回归起来会更猛一点...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能，然后基于协方差矩阵，计算巴氏距离以后，再基于BD实现损失计算跟原始的IoU比较，有明显的改善

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关注难易样本分布 Focaler-IoU | 提升边界框回归在目标检测中的应用性能！

在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了难以和容易样本分布对边界框回归的影响。...这篇文章的主要贡献如下：分析了困难样本和容易样本分布对边界框回归的影响。基于现有的边界框回归方法，提出了Focaler-IoU，通过线性区间映射关注不同的回归样本。...SIoU Metric 在前人研究的基础上，SIoU 进一步考虑了边界框之间的角度对边界框回归的影响，旨在通过减小 Anchor 框和 GT 框之间的角度差异来加速收敛过程。...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。

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一文看懂目标检测边界框概率分布

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用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

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Java Swing用户界面组件：复选框+ 滑块+组合框+边界+单选按钮

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北大、清华、微软联合提出RepPoints，比边界框更好用的目标检测方法

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sql 中 between 的边界问题 ---- between 边界：闭区间，not between 边界：开区间

如下：我有一个表只有4行数据：用 between 查，是包含前后边界值的： not between 则是不包含前后边界的补记：日期边界问题，如:'2010-04-21 16:42:39',...2010-04-23 16:42:39' 如果用 between '2010-04-21' and '2010-04-23' ，这样'2010-04-23 16:42:39' 这条记录查不到因为它的边界值是

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资源 | 1460万个目标检测边界框：谷歌开源Open Images V4数据集

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iOS 删除黑色边框线导航栏&删除搜索框的阴影边界线和中黑色文本输入框－解

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上篇文章（Phoenix 1.3，迈向正确的道路）简单提了下「边界」，今早在火车上，顺着这个思路想了下去，写了篇 slide，中午分享给了团队。我们做系统，做设计，很多时候其实就是在明确边界。...函数和函数要明确边界，模块和模块要明确边界，服务和服务要明确边界，应用和应用要明确边界。明确边界能让我们的代码逻辑严谨，条理清晰。...边界之内，对于外部世界，是个黑盒，一切物质的非物质的交换都只能在边界上通过已知的接口（interface）完成；同时来自外部世界的 impure data 在这里被校验（validate），过滤（filter...解决方案就像一个完整的生物体，它的边界大到一份复杂的商业蓝图，小到 iOS 上的一个工具软件。...我们来回顾一下刚刚谈过的边界以及它们对架构和设计的影响： ? 目前讲到的所有边界还仅仅是开发过程中我们设计的边界。运行时的边界略有不同： ?

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【导读】近日，针对目标检测中边界框标注速度慢、花费高的问题，来自Google、EPFL、IST的学者发表论文提出基于智能对话的边界框标注方法。...▌摘要 ---- ---- 这篇文章引入了边界框标注的智能标注对话工具。作者训练一个agent自动为人为标注器选择一系列操作，在最短的时间生成边界框。...目标检测也不例外，前沿方法需要大量的对象周围带有标注边界框的图像。然而，获取高质量的边框是昂贵的：用于标注ILSVRC的官方协议每个框需要大约30秒。...在本文中，作者将介绍用于边界框标注的智能标注对话（IAD）。给定一个图像，检测器和目标类别进行标注，IAD的目标是自动选择标注行为序列，它能在最少的时间内产生边界框。...本文通过在PASCAL VOC 2007数据集中标注边界框来评估IAD，在以下种情况：a）具有各种期望的质量水平; b）具有不同强度的检测器; c）用两种方法绘制边界框，包括最近标注每个框只需要7s的方法

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回归，岭回归。LASSO回归

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企业战略制定，既要突破边界也要约束边界

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