目標檢測過程中對產生的候選框以標註好的真實框為目標進行逼近的過程。由於一幅影象上的框可以由中心點座標(xc, yc)和寬w高h唯一確定，所以這種逼近的過程可以建模為回歸問題。
通過對候選框做邊框回歸，可以使最終檢測到的目標定位更加接近真實值，提高定位準確率。
(1)確定學習目標
如上圖所示，候選框 p 沒有很好地定位到目標，與標註框 g 存在位置和大小比例的差異。為了能使 p 逼近 g，需要尋找一種變換方法，直觀的方式是對 p 先平移，再縮放。假設存在變換 t*(.)，使得
其中，座標乘以寬高是為了以平移的比例來計算，而寬高使用指數形式是為了保證縮放比例為正數。那麼可以求出目標變換t*(.)為：
(2)確定損失函式
如下圖所示，邊框回歸的輸入是cnn在候選框所提取的feature map，當候選框與標註框的iou較大時，從候選框到**框的變換 d*(.) 可以認為是一種近似的線性變換，所以可以建立線性回歸模型。
4、**示例
這裡以 的實現為例描述實現的過程。
與邊框回歸相關的**集中在 modeling/generalized_rcnn.py和modeling/model_box.py兩個檔案中，在generalized_rcnn.py中
**中有兩個轉換函式anchors.decode_logits()和anchors.encoded_gt_boxes()，在modeling/model_box.py檔案中，實際呼叫的是以下兩個函式：
目標檢測 損失函式
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