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docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

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Antigravity Agent
2026-05-02 09:18:34 +09:00
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commit 6445fcc05b
13150 changed files with 55394 additions and 100862 deletions
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10_Wiki/Topics_GD/Bounding-Box-Regression.md
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@@ -1,12 +1,12 @@
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id: [[P-Reinforce]]-AI-BBOX
id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-BBOX
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [Bounding Box Regression, Object Detection, [[Computer Vision]], IoU]
tags: [Bounding Box Regression, Object Detection, [[Computer Vision|Computer Vision]], IoU]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Bounding-Box-Regression]] (경계 박스 회귀)
# [[Bounding-Box-Regression|Bounding-Box-Regression]] (경계 박스 회귀)
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "이미지 속 사물의 정확한 주소를 찾는 일." 물체가 어디에 있는지 대략적인 영역을 넘어, x, y, Width, Height라는 4개의 숫자를 정밀하게 예측하여 물체를 상자 안에 가두는 컴퓨터 비전의 핵심 기술이다.
@@ -23,5 +23,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
- 여러 물체가 겹쳐 있을 때 하나의 박스만 남겨야 하는 'Non-Maximum Suppression (NMS)' 과정이 성능에 큰 영향을 미친다. 최근에는 NMS 없이 직접 물체 집합을 예측하는 Transformer 기반(DETR) 방식이 각광받고 있다.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: Object-Detection , [[Convolutional-Neural-Networks]]-(CNN)
- Related: Object-Detection , [[Convolutional-Neural-Networks|Convolutional-Neural-Networks]]-(CNN)
- Metric: Mean-Average-Precision-(mAP)