目标检测中bounding box regression

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RCNN实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景目标进行精确的定位与合并，避免多个检出。

fast rcnn中SoftmaxLoss代替了SVM，证明了softmax比SVM更好的效果，SmoothL1Loss取代Bouding box回归。将分类和边框回归进行合并（又一个开创性的思路），通过多任务Loss层进一步整合深度网络，统一了训练过程，从而提高了算法准确度。

http://caffecn.cn/?/question/160讲解bounding box regression过程

边框回归学习就是)这四个变换

rpn是在特征提取层最后一层加了一个卷积层（3x3），这个卷积层之后分别接一个reg-layer和cls-layer。cls-layer生成9个anchor为前景背景的概率，所以输出层是2*9 = 18维，reg-layer生成9个anchor中心锚点对应的proposal的坐标x，y和宽高w，h，所以输出层是4*9 = 36维。其实你可以看出这是从特征层，即cnn的特征直接生成reg和cls