目标检测中的Bounding Box（边界框）介绍：定义以及不同表示方式

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引言

Bounding Box是目标检测中的一个基本概念。它们用于定义对象在图像中的位置。边界框本质上是一个包围对象的矩形，帮助模型识别和定位它。虽然边界框的概念很简单，但它们在数据中的表示方式可能会有所不同。在这篇博客中，我们将探讨什么是边界框，为什么它们很重要，以及用于存储它们的不同格式。

什么是Bounding Box？

边界框由其位置和大小定义。它通常由一组坐标组成，这些坐标指示矩形的位置和大小。深度学习模型使用这些坐标可以：

1. 识别对象类别（例如，狗、猫）。
2. 确定对象在图像中的位置。

边界框广泛用于以下应用：

• 自动驾驶汽车（检测行人、车辆和交通标志）。
• 医学成像（定位肿瘤或异常）。
• 零售（跟踪货架上的物品）。

边界框格式

1. Pascal VOC数据集格式

在这里创建边界框，需要2个点的坐标

这里xmin和ymin表示左上角，这意味着边界框的起始坐标，xmax和ymax表示边界框的右下角。

在torch vision API中，我们将这种格式称为xyxy

2. COCO数据集格式

在这里创建一个边界框，我们需要（xmin，ymin，width和height）

这里xmin和ymin表示左上角，表示边框的起始坐标，width和height表示边框的宽度和高度

在torch vision API中，我们将这种格式称为xywh

3. CXCYWH格式

这次我们将使用边界框的中心坐标、宽度和高度来创建边界框

在torch vision API中，我们将这种格式称为cxcywh

4. YOLO边界框格式（标准化cxcywh格式）

在这里，我们将中心坐标、宽度和高度每个值分别除以图像的宽度和高度进行归一化。

所以cxcywh格式看起来像这样

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