一、边框回归
边框回归（Bounding Box Regression）是计算机视觉和目标检测中的一种技术，用于预测目标物体的边界框（Bounding Box）的位置和大小。在目标检测任务中，除了识别出图像中的物体类别，还需要确定物体的精确位置，这就是边框回归的任务。
边框回归的目标是从给定的物体位置（通常是一个初始边界框）开始，通过学习和预测修正值，使得模型能够准确地预测物体的边界框。这些修正值通常是相对于初始边界框的偏移量，包括水平偏移、垂直偏移、宽度缩放和高度缩放。
在目标检测中，边框回归通常与分类任务结合使用。模型首先通过分类器判断图像中是否存在某个物体类别，然后通过边框回归预测物体的精确位置。通过同时进行分类和边框回归，可以实现更准确的目标检测。
边框回归在多种目标检测算法中得到广泛应用，例如RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。这些算法通过结合边框回归和分类任务，实现了在图像中检测出多个物体并准确定位它们的目标。