the bounding box regression of Faster R-CNN

- 回归窗口 - 线性回归建模 线性回归就是给定输入的特征向量X, 学习一组参数W, 使得经过线性回归后的值跟真实值Y非常接近，即Y’=WX 如何经过变换使得原始的Proposal转换为预测GT？思路如下： note：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型， 否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT

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