理解边框回归(Bounding Box Regression)

Bounding-Box regression

在目标检测的一些论文中，都有框回归这一概念。

• 为什么要边框回归？
• 什么是边框回归？
• 边框回归怎么做的？
• 边框回归为什么宽高，坐标会设计这种形式？
• 为什么边框回归只能微调，在离Ground Truth近的时候才能生效？

为什么要边框回归？

对于上图，绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search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<0.5)， 那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。 如果我们能对红色的框进行微调， 使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近， 这样岂不是定位会更准确。 确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。

边框回归是什么？

对于窗口一般使用四维向量(x,y,w,h) 来表示， 分别表示窗口的中心点坐标和宽高。 对于图 2, 红色的框 P 代表原始的Proposal, 绿色的框 G 代表目标的 Ground Truth， 我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口 P 经过映射得到一个跟真实窗口 G 更接近的回归窗口 $\widehat{G}$。