在深度学习中，尤其是目标检测领域，ground truth boxes（真实框）是一个非常重要的概念。简单来说，这些框就像是我们训练模型时的“标准答案”。每当我们在数据集中标注物体的位置时，实际上就是在定义一个或多个ground truth boxes。这些框帮助模型学习如何更准确地识别和定位图片中的物体。
例如，在训练一个交通标志检测系统时，我们会手动标注每张图片中交通标志的具体位置。这些标注好的边界框就是ground truth boxes。通过不断调整模型参数，让它预测的结果尽可能接近这些真实框的位置和大小，模型就能逐渐学会正确地检测交通标志了。
理解并正确使用ground truth boxes对于提升模型性能至关重要。它不仅影响模型的训练效果，还直接决定了最终检测结果的质量。因此，无论是初学者还是专业人士，都需要深入理解这个概念，并在实践中不断优化标注流程，以确保数据质量。🌟
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