Bounding-Box Regression边界框回归的学习和理解
欢迎大家系统学习Faster RCNN原理的专题讲座：
Faster RCNN原理篇（二）——RoIPooling和RoIAlign的学习和理解
Faster RCNN原理篇（三）——区域候选网络RPN（Region Proposal Network）的学习、理解
引言
由于Faster RCNN = RPN + Fast RCNN，因此，为了学习和理解Faster RCNN，本人研究了RPN的实现原理，在学习RPN实现原理的过程中，又不可避免地开始深钻Bounding-Box Regression的设计原理和实现过程。最后，发现 常见的目标检测算法如R-CNN、Fast RCNN中都用到了 Bounding-Box Regression，回归的目标是使得 预测的物体窗口Region Proposal 和 真实的物体窗口Ground Truth更加接近。
（ 备注： 关于Faster RCNN原理篇所涉及的各个知识点，本人会分章节进行学习和总结，并无偿分享给大家，以求共同学习进步~如有不足之处，还望批评指定，一起进步！！！）
话不多说，直接步入正题：
Bounding-Box Regression的学习和理解，可以围绕以下5个问题的解答进行详细展开：
- （Why?）为何要做边框回归？
- （What?）什么是边框回归？
- （How?）如何实现边框回归？
- 边框回归为什么使用相对坐标差？
-
为什么边框回归只能微调，且只有距离Ground Truth较近的时候才能生效？
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（Why?）为何要做边框回归？
如上图所示，绿色的框代表实际飞机的Ground Truth，红色的框代表算法提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU
Original: https://blog.csdn.net/weixin_42782150/article/details/110522380
Author: Yale曼陀罗
Title: Faster RCNN原理篇（一）——Bounding-Box Regression边界框回归的学习和理解
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