邊框迴歸(Bounding Box Regression)詳解
Bounding-Box regression
最近一直看檢測有關的Paper, 從rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。這些paper中損失函式都包含了邊框迴歸，除了rcnn詳細介紹了，其他的paper都是一筆帶過，或者直接引用rcnn就把損失函式寫出來了。前三條網上解釋比較多，後面的兩條我看了很多paper，才得出這些結論。
- 為什麼要邊框迴歸？
- 什麼是邊框迴歸？
- 邊框迴歸怎麼做的？
- 邊框迴歸為什麼寬高，座標會設計這種形式？
- 為什麼邊框迴歸只能微調，在離Ground Truth近的時候才能生效？
為什麼要邊框迴歸？
這裡引用王斌師兄的理解，如下圖所示：
對於上圖，綠色的框表示Ground Truth, 紅色的框為Selective Search提取的Region Proposal。那麼即便紅色的框被分類器識別為飛機，但是由於紅色的框定位不準(IoU<0.5)， 那麼這張圖相當於沒有正確的檢測出飛機。 如果我們能對紅色的框進行微調， 使得經過微調後的視窗跟Ground Truth 更接近， 這樣豈不是定位會更準確。 確實，Bounding-box regression 就是用來微調這個視窗的。
邊框迴歸是什麼？
繼續借用師兄的理解：對於視窗一般使用四維向量
邊框迴歸的目的既是：給定
邊框迴歸怎麼做的？
那麼經過何種變換才能從圖 2 中的視窗 P 變為視窗
- 先做平移
(Δx,Δy) ，Δx=Pwdx(P),Δy=Phdy(P) 這是R-CNN論文的：G^x=Pwdx(P)+Px,(1) G^y=Phdy(P)+Py,(2) - 然後再做尺度縮放
(Sw,Sh) ,Sw=exp(dw(P)),Sh=exp(dh( , 對應論文中：P))G^w=Pwexp(dw(P)),(3) G^h=Phexp(dh(P)),(4)
觀察(1)-(4)我們發現， 邊框迴歸學習就是
線性迴歸就是給定輸入的特徵向量 X, 學習一組引數 W, 使得經過線性迴歸後的值跟真實值 Y(Ground Truth)非常接近. 即
Input:
Bounding-Box regression
最近一直看檢測有關的Paper, 從rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。這些paper中損失函式都包含了邊框迴歸，除
0. 引言
在人臉檢測演算法如R-CNN、Fast RCNN中都用到了bounding box迴歸，迴歸的目標是使得預測的物體視窗向groundtruth視窗相接近。我一開始沒理解如何能迴歸出一個框來，看完下文就理解了^^
1. 為什麼要做Bounding-bo
總結下上面大神所陳述的內容：
1.關於 公式1~4是怎麼來的，從原paper來看，作者是引入了scale-invariant translation 分別對於x和y，即對於xy座標引入同一個scale，加上作者在他的另一篇論文Rich feature hi
引言
在人臉檢測演算法如R-CNN、Fast RCNN中都用到了bounding box迴歸，迴歸的目標是使得預測的物體視窗向groundtruth視窗相接近。我一開始沒理解如何能迴歸出一個框來，看完下文就理解了
1. 為什麼要做Bounding-box regres
一， 為什麼要使用logistic 函式
從線性分類器談起
給定一些資料集合，他們分別屬於兩個不同的類別。例如對於廣告資料來說，是典型的二分類問題，一般將被點選的資料稱為正樣本，沒被點選的資料稱為負樣本。現在我們要找到一個線性分類器，將這些資料分為 邏輯迴歸(Logistic Regression)
什麼是邏輯迴歸:
邏輯迴歸(Logistic Regression)是一種基於概率的模式識別演算法,雖然名字中帶"迴歸",但實際上是一種分類方法,在實際應用中,邏輯迴歸可以說是應用最廣泛的機器學習演算法之一
迴歸問題怎麼解決分類問題?
將樣本的特徵和 內存 標簽 配置 ram 添加 概覽 測試環境 功能 ruby 內容概覽：
知識科普
優缺點總結
功能參數詳解翻譯：
控制臺參
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今日科技快訊近日，一篇《估值175億的馬蜂窩 竟是一座殭屍和水軍構成的鬼城？》在網路上刷屏。今天
這裡主要是想詳細說明一下有關linear regression的知識，包括其中蘊含的數學知識和計算過程，為自己今後學習打下基礎，也希望分享給需要的人。部分圖片與公式來源於網上。
首先說明什麼是simple linear regression,
一個變數x,中
引言
邏輯迴歸常用於預測疾病發生的概率，例如因變數是是否惡性腫瘤，自變數是腫瘤的大小、位置、硬度、患者性別、年齡、職業等等（很多文章裡舉了這個例子，但現代醫學發達，可以通過病理檢查，即獲取標本放到顯微鏡下觀察是否惡變來判斷）；廣告界中也常用於預測點選率或者轉化
box-shadow前言box-shadow是css3的一個新屬性，用來實現陰影效果，陰影分為內陰影和外陰影兩個效果，可以通過逗號新增多個陰影效果。box-shadow陰影用法box-shadow:inset offset-x offset-y blur-radius spr
一基於Region Proposal候選區域的深度學習目標檢測演算法
二R-CNNFast R-CNNFaster R-CNN三者關係
1 R-CNN目標檢測流程介紹
2 Fast R-CNN目標檢測流程介紹
（一）認識迴歸
迴歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習演算法分為分類演算法和迴歸演算法兩種，其實就是根據類別標籤分佈型別為離散型、連續性而定義的。顧名思義，分類演算法用於離散型分佈預測，如前 多個 chrom color lur 表示 技術 com .com lac 每次使用box-shadow,都要查閱資料才能實現對應的效果,現在總結一下,方便以後查看。
使用語法：
element{box-shadow: inset x-offset y-offset b tails bject 區域 AS 復雜 比較 png 論文 mage 最近在學習RCNN，對於Bounding-Box（BB）regression能夠提高邊界框的精確度，對於其內容產生了很大興趣。
主要內容學習自大神博客：https://blog.csdn.net/bix （面試題）
怎麼樣通過 CSS 畫一個三角形：
1. 元素的 width 和 height 設定為 0
2. 邊框 足夠大
3. 需要的三角形的部分， border-top-color 設定為 有色
&nb
在mxnet上面看李沐大神的視訊，自己看了SSD的paper裡面還是有些一知半解的東西，於是就用篇部落格記錄下來。文章中的圖和部分見解都來自於網路有些錯誤的圖已經修正，如有侵權，聯絡我刪除。
先放一張SSD演算法的模型圖。SSD採用不用卷積層的feature map進行綜合，將VGG16的
簡介
邏輯迴歸（Logistic Regression）既是迴歸演算法，也是分類演算法。通常情況下用於解決分類問題。
之前線性迴歸中，迴歸函式 y = Wx + b 中，y實際上就是我們要預測的值，如房價的價格預測。
而線上性迴歸中，我們實際要求的函式為 p =
演算法描述
X∈Rm×1\mathbf{X} \in R^{m \times 1 }X∈Rm×1 ,y∈Rm×1\mathbf{y} \in R^{m \times 1}y∈Rm×1，找到一個函式f(x)f(x)f(x)實現f:X→yf:\mathbf{X 相關推薦
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