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bounding box regression

    我只知道，输入检测到的box，回归的是检测到box中心点，以及box长和宽到标记的box的映射。看过rcnn的回归的过程，就是把那个loss函数最小。
rcnn.jpg

但这个红框里面的loss函数 谁能解释下。谢谢
2016-02-17 添加评论
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    王斌_ICT - 研究领域：深度学习，目标检测

    赞同来自: 海之蓝 、CHMIT 、十点睡七点起 、caney 、李扬 、csupj 、鱼子酱菌 、OutLaws 、maohule 、lyimage 、bea_tree 、Damon 、小小Z 、Tars_ 、happybruce 、销矢_ch 、说话啊 、epleone 、牧马人夏峥123 、Banggui02 、yiboin 、hantiantian 、aktiger 、王小明 、Dr_Riften 、屋檐xia听雨 、俗人俗起来不是人 、machennan 、加油姜小鱼 、saverio_sun 、zhifei更多 »

        好多同学问过这个问题，一直没时间整理，下面是我对Bounding-box regression的理解，图片可能不是很清晰,附件是pdf文件，可以下载查看.
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    2016-04-06 31 7
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    十点睡七点起

    赞同来自: SpartaG117

    做了那个t的这种参数化的意义是什么？不太能想明白，求大神们解释
    2016-02-28 1 0
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    weinaike

    赞同来自: 汤智尧x

    但是预测的groundtruth为什么是（1）（2）（3）（4）式给出的定义？
    2016-04-04 1 1
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    dwor1990

    赞同来自: SpartaG117

    您好，一直不理解回归是怎么做的，看了您分享的技术，收益匪浅。在读的过程中，有一个地方还不是很明白，希望您能指导一下，就是输入的时候是Pool5 feature ，我看了一下rcnn的网络结果，pool5是最后一层卷积后的pool,是一个256个feature maps ，将这个输入网络吗？
    2016-04-22 1 1
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    何ZhiL

    赞同来自: flankechen

    那里为什么要用指数？
    2017-07-21 1 0
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    pbypby - 搞搞搞

    赞同来自:

    线性回归+L2正则项惩罚即ridge regression，这样做可以得到一个解析解
    2016-02-20 0 0
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    zeakey - please visit my homepage: zhaok.xyz

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    loss函数的第一项是相对位置/大小的均方误差啊, 第二项为正则项.
    2016-02-20 0 0
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    HelloDL - 如：80后IT男...

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    QQ图片20160725134505.jpg

     
    2016-07-25 0 1
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    王者fqtd

    赞同来自:

    回归为什么一次可以输出4个值出来呢？回归不是只能输出一个值吗？
     
    2016-12-27 0 2
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