FasterRcnn中boundingbox regression的一些理解

在fasterrcnn中，做框的回归，有三个输入，anchor，预测的框，groundtruth的框。一个框的表示，使用中心点 (x,y) ( x , y ) ，和框的宽高 (w,h) ( w , h ) 表示。 那么这个回归的loss怎么算呢？首先看下图： 其中： 绿框：ground truth box 红框：predict box 蓝框：anchor box 首先我们需要明白下面两个问题： 1

>>阅读原文<<