Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

精确物体检测的不确定边界框回归——KL损失（解读）(源论文) 损失模型 KL损失的网络架构用于评估本地化信心。与两级检测网络的标准Fast R-CNN头不同，我们的网络计算标准偏差和边界框位置，这在我们的回归损失kl损失中被考虑到。 模型个人理解： 模型的三个分支，分别是： Class：是图像的类别 Box：是预测的框 Box std：是预测框的四个坐标（左上角和右下角两个点的四个坐标）与真实框之

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