四个坐标的概率分布是什么意思？

[oatlvv]

首先，十分感谢作者的开源！ 我在看代码时对于如何由(coord_l, coord_t, coord_r, coord_b)得到最终的预测结果看不懂，不知道为什么要与crop下来的search图像的边的长度相乘。也看不懂map_box_back和clip_box是在做什么。我看论文中说是“对四个坐标的概率分布的回归”，实在看不懂是什么定位策略。请作者能帮我解答。感谢！ def map_box_back(self, pred_box: list, resize_factor: float): cx_prev, cy_prev = self.state[0] + 0.5 * self.state[2], self.state[1] + 0.5 * self.state[3] cx, cy, w, h = pred_box half_side = 0.5 * self.params.search_size / resize_factor cx_real = cx + (cx_prev - half_side) cy_real = cy + (cy_prev - half_side) return [cx_real - 0.5 * w, cy_real - 0.5 * h, w, h] def clip_box(box: list, H, W, margin=0): x1, y1, w, h = box x2, y2 = x1 + w, y1 + h x1 = min(max(0, x1), W-margin) x2 = min(max(margin, x2), W) y1 = min(max(0, y1), H-margin) y2 = min(max(margin, y2), H) w = max(margin, x2-x1) h = max(margin, y2-y1) return [x1, y1, w, h]

[songtianhui]

这段代码包含了两个函数：map_box_back和clip_box，这两个函数通常在计算机视觉或物体跟踪领域中使用，特别是在处理目标检测和目标跟踪的坐标映射和约束时。

map_box_back函数 map_box_back函数的作用是将一个预测得到的边界框(pred_box)从一个缩放后的坐标空间映射回原始图像的坐标空间。通常，在对象跟踪中，为了提高计算效率，可能会对搜索区域(search region)进行缩放。一旦得到缩放区域内目标的预测位置，我们需要将这个位置映射回原始图像的大小，以便能够正确地定位目标。

参数说明：

self: 代表当前对象的实例。 pred_box: 一个包含预测边界框的中心点坐标(cx, cy)和宽高(w, h)的列表。 resize_factor: 缩放因子，表示原始图像与搜索区域的尺寸比例。 函数步骤：

计算上一状态(self.state)的中心点坐标（cx_prev, cy_prev）。 从pred_box中获取预测的中心点坐标和宽高。 根据缩放因子计算缩放后搜索区域的一半尺寸(half_side)。 将预测的中心坐标(cx, cy)映射回原始坐标空间，得到实际的坐标(cx_real, cy_real)。 返回映射后的边界框左上角坐标和宽高。 clip_box函数 clip_box函数的作用是将边界框(box)裁剪到图像边界内，确保边界框不超出图像的范围。这是在目标检测和跟踪中常见的操作，以避免边界框超出图像导致错误。

参数说明：

box: 一个包含边界框左上角坐标(x1, y1)和宽高(w, h)的列表。 H: 图像的高度。 W: 图像的宽度。 margin: 边界框和图像边界之间的最小间隙（默认值为0）。 函数步骤：

计算边界框的右下角坐标(x2, y2)。 使用min和max函数以及margin参数，确保边界框的坐标在图像边界和指定边距内。 根据裁剪后的坐标，重新计算边界框的宽度和高度。 返回裁剪后的边界框左上角坐标和宽高。 通过使用这两个函数，可以有效地处理目标跟踪过程中边界框的坐标转换和约束问题。

From GPT.

坐标的概率分布就是指原来的坐标就是一个标量，现在建模成各个取值的概率分布