深度学习中 BoundingBox 坐标和 Rect 坐标区别

Posted by wxianfeng Thu, 02 Jan 2014 12:34:00 GMT

学习深度学习有一段时间了,大概一年,也算入门了,后面有时间慢慢给大家介绍。

今天给大家介绍下 BoundingBox 坐标和 Rect 坐标的区别。 ​ BoundingBox

BoundingBox 在目标检测(Object Detecting) 领域很常见,刚开始的时候,一直以为 (0,0) 坐标原点在左下角,正确的应该是在左上角,如下图所示:

BoundingBox 可简写为 bbox,有两个坐标 (xmin, ymin) (xmax, ymax),即左上角 和 右下角的两个点,对应图中的 (x1, y1) (x2, y2) 。

Rect

Rect 坐标是只有一个坐标点,然后有宽度(width),高度(height)的值,如下图所示:

这两种矩形标示法在机器学习领域都经常见到,没有好坏之分,殊途同归,且可以互相转化,如果设计 API 的话,个人认为选哪个都可以。

很简单,明白了吧 ~

BTW: 这篇文章是深度学习相关的第一篇文章,也是我第一次在微信公众号中写文章。这个微信公众号申请很久了,在2013年5月就申请了,还可以看到一个推送的表情 。为什么在微信公众号中写,以后 Blog 中不写了吗 ?Blog 中还会写,在微信公众号里写,1是为了增加文章的分发渠道,2是为了熟悉下微信公众号,因为后面还准备增加小程序。

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