the bounding box regression of Faster R-CNN

- 迴歸窗口 - 線性迴歸建模 線性迴歸就是給定輸入的特徵向量X, 學習一組參數W, 使得經過線性迴歸後的值跟真實值Y非常接近，即Y’=WX 如何經過變換使得原始的Proposal轉換爲預測GT？思路如下： note：只有當Proposal和Ground Truth比較接近時（線性問題），我們才能將其作爲訓練樣本訓練我們的線性迴歸模型， 否則會導致訓練的迴歸模型不work（當Proposal跟GT

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