阅读MatconvNet中Fast Rcnn源码笔记（1）

bbox_function文件下的m代码：

bbox_clip文件：boxes = bbox_clip(boxes, im_size)；剪切边检框；

bbox_nms文件：pick = bbox_nms(boxes, overlap)；非极大抑制。消除多余的交叉重读边检框，可以参考非极大抑制的原理，便于更好理解；

bbox_draw文件：im = bbox_draw(im,boxes,c,t)；画目标框；

bbox_overlap文件：overlaps = bbox_overlap(boxes1,boxes2)；记录一组框与另一组每个框的IOU（交并集）的比例大小；

bbox_scale文件：缩放边界框，注意里面的一个计算：

function boxOut = bbox_scale2(boxIn,scale,szOut)

if isempty(boxIn), boxOut = []; return; end

boxOut = scale * (boxIn-1) + 1;

boxOut = [max(1,round(boxOut(:,1))),...
  max(1,round(boxOut(:,2))),...
  min(szOut(1),round(boxOut(:,3))),...
  min(szOut(2),round(boxOut(:,4)))];

这里boxIn-1的作用是，得到边检框宽高，放缩之后再加上1,就得到了放缩之后的边界框坐标。

例如：

（x1, y1, x2, y2）=(1, 1, 2, 2,)，若不减一直接放大3倍之后的坐标（3，3， 6， 6）；但是先减一，再放缩，之后再加上1的坐标为（1， 1， 3， 3）放缩之后的框的大小一样，但是坐标不一样了。前者是缩放的坐标，而后者是真正缩放的目标框的大小。

bbox_transform文件：targets = bbox_transform(ex_rois, gt_rois)；

bbox_transform_inv文件：pred_boxes = bbox_transform_inv(boxes, deltas)；

bbox_remove_duplicates文件：bboxeso = bbox_remove_duplicates(bboxes, minSize, maxNum)；删除重复边界框以及过于太小的目标框，并且限制目标框的数目。

function bboxeso = bbox_remove_duplicates(bboxes, minSize, maxNum)
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bboxeso = cell(size(bboxes));
for i=1:numel(bboxes)
  bbox = bboxes{i};
  % remove small bbox
  isGood = (bbox(:,3)>=bbox(:,1)-1+minSize) & (bbox(:,4)>=bbox(:,2)-1+minSize);
  bbox = bbox(isGood,:);
  % remove duplicate ones
  [dummy, uniqueIdx] = unique(bbox, 'rows', 'first');
  uniqueIdx = sort(uniqueIdx);
  bbox = bbox(uniqueIdx,:);
  % limit number for training
  nB = min(size(bbox,1),maxNum);

  bboxeso{i} = bbox(1:nB,:);
end