学习Bbox（边界框）是目标检测中的基础内容，掌握它有助于理解图像识别和物体定位。以下是学习Bbox的要点总结：
| 学习内容 | 说明 |
| 基本概念 | Bbox是用于标记图像中物体位置的矩形框，由坐标(x_min, y_min, x_max, y_max)表示。 |
| 工具与框架 | 常用工具包括OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，支持Bbox标注和可视化。 |
| 数据标注 | 使用LabelImg、VIA等工具进行手动或自动标注，生成Bbox标签文件。 |
| 模型训练 | 在目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN）中，Bbox是训练和预测的核心输出。 |
| 评估指标 | 通过IoU（交并比）评估预测Bbox与真实Bbox的匹配程度。 |
学习过程中建议结合实践项目，逐步掌握从标注到模型部署的全流程。
