Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

精確物體檢測的不確定邊界框迴歸——KL損失（解讀）(源論文) 損失模型 KL損失的網絡架構用於評估本地化信心。與兩級檢測網絡的標準Fast R-CNN頭不同，我們的網絡計算標準偏差和邊界框位置，這在我們的迴歸損失kl損失中被考慮到。 模型個人理解： 模型的三個分支，分別是： Class：是圖像的類別 Box：是預測的框 Box std：是預測框的四個座標（左上角和右下角兩個點的四個座標）與真實框之

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