bounding-box回归（也称为边界框回归或目标框回归）是一种用于目标检测算法中调整检测窗口位置和尺寸的技术，目的是使检测到的目标边界框（bounding box）与真实目标边界框（ground truth）更为接近。在R-CNN系列算法，如Fast R-CNN和Faster R-CNN中，bounding-box回归器用于对通过选择性搜索（Selective Search）或其他方法生成的区域提议（Region Proposal）进行微调，以提高检测的精确度。 bounding-box回归的核心思想是将检测窗口的位置和尺寸表示为四维向量，即边界框的中心点坐标（x,y）和宽度（w）、高度（h）。给定一个原始的提议框P和真实的边界框G，回归算法的目标是找到一个映射函数f，使得通过这个映射函数可以预测一个与真实边界框G更接近的边界框Ĝ。 在设计bounding-box回归算法时，通常考虑的变换包括平移和尺度缩放。线性变换适用于提议框与真实边界框比较接近的情况（如R-CNN中IoU大于0.6的情形），此时可以使用线性回归来建模窗口的微调。在训练过程中，输入的不仅仅是提议框P，还包括CNN的特征表示（例如R-CNN中的Pool5特征），以及真实的边界框G。输出则是四个变换参数，分别对应于水平和垂直方向的平移以及宽度和高度的缩放。 为了得到这四个变换参数，可以使用梯度下降法或最小二乘法等优化方法，通过最小化预测值与真实值之间的差异（损失函数），来训练得到回归模型的参数。损失函数通常是平滑L1损失或L2损失，它们可以有效处理回归中的异常值。 在测试阶段，模型首先使用CNN对新图像提取特征，然后根据训练得到的回归模型预测平移和缩放参数。根据这些参数，模型可以对每个边界框进行校正，获得更准确的目标位置和尺寸。 值得注意的是，bounding-box回归不仅仅是对边界框的线性调整，它还可以是更复杂的非线性变换，尤其是当提议框与真实边界框差异较大时。在这种情况下，需要更复杂的模型来捕捉非线性关系，例如G-CNN提出的迭代网格基础对象检测器（G-CNN: an Iterative Grid-Based Object Detector）。 总结来说，bounding-box回归在目标检测中扮演着至关重要的角色，能够提高检测精度，实现对检测窗口位置和尺寸的准确调整。正确实现bounding-box回归的关键在于选择合适的变换方式、设计有效的回归模型以及使用适当的优化算法来训练模型参数。在实际应用中，还需考虑如何平衡线性和非线性问题，以及如何处理异常值和噪声的影响。

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第一部分：网络参数规划 1 1 MSC参数 1 1.1 寻呼参数 3 1.2 切换参数 6 1.3 信令参数 9 1.4 MIS参数 12 2 BSC参数 13 2.1 GEN参数 14 2.2 MIS参数 17 2.3 SUP参数 19 3. BTS参数 20 3.1 BCC: 广播控制信道应用参数 24 3.2 CCH: 控制信道配置参数 24 3.3 CEL: 小区接入参数 26 3.4 HOP: 跳频参数 31 3.5 INT: 干扰参数平均参数 33 3.6 MIS: 多种参数 34 3.7 QUE: 排队参数 45 3.8 RAD: 无线链路控制参数 49 3.9 TRU: 干线预留参数 52 3.10 IUO: 跳频模式 54 4 HO参数 57 4.1 邻区切换参数 62 4.2 公用切换参数 63 4.3 平均切换参数 70 4.4 电平切换参数 74 4.5 质量切换参数 75 4.6 干扰切换参数 76 4.7 距离切换参数 77 4.8 可选切换参数 78 5 PC参数 93 5.1 公用功控参数 95 5.2 平均功控参数 100 5.3 电平功控参数 102 5.4 质量功控参数 104 6 TRX参数 106 7 ADJC参数 108 7.1 邻区目标参数 109 8 GPRS参数 118 8.1 BSC级参数 121 8.2 BTS级参数 121 8.3 POC级参数 138 8.4 TRX级参数 141 8.5 ADJ级参数 142 第二部分：网络参数优化 147 一. TCH掉话参数优化 148 二. TCH拥塞参数优化 158 三. SDCCH拥塞参数优化 164 四. HO失败率参数优化 168 五. BOOSTER专题 175 六. 微蜂窝专题 185

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