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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