在代码中实现Single-shot multibox detector时，我无法理解“方差”的概念 我正在阅读this和this个存储库。
训练时，位置输入数据是相对于地面实况边界框坐标的默认框（锚框，前框）坐标（Δcx，Δcy，Δw，Δh）的三角编码坐标。
我不理解的部分是它编码0.1到Δcx和Δcy，以及0.2到Δw和Δh。
为什么这有必要？或者我应该问一下，这会对训练结果产生什么影响？
我也研究了原始的caffe实现，但我找不到太多的解释，而不是它们在训练时被编码并重新用于解码以进行推理。
我没有太多的数学背景，但欢迎任何关于数学理论联系等的建议
提前谢谢！
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有a thread在原始的caffe实现和我正在处理here的其中一个存储库中讨论过这个问题。
SSD论文的作者says：
您可以将其视为近似用于调整前一个框的高斯分布。或者您可以将其视为缩放定位渐变。方差也用于原始MultiBox和Fast（呃）R-CNN。
我正在处理的回购的作者says：
可能这个命名来自于这个想法，即地面真实边界框并不总是精确的，换句话说，它们可能因同一个对象在同一位置的图像而异，因为人类贴标签者不能理想地重复自己。因此，编码值是一些随机值，我们希望它们具有单位方差，这就是我们除以某个值的原因。为什么将它们初始化为代码中使用的值 - 我不知道，可能是作者的一些经验估计。
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我也想知道同样的问题，为什么需要总是用固定的方差进行除法和乘法？另外，如果我们只是在没有这个＆＃34;编码＆＃34;和＃34;解码＆＃34;一步，它会对培训产生多大影响吗？