“bbox”是计算机视觉和图像处理领域中常用的一个术语，全称是bounding box，中文译为边界框。它是一种用于标注图像中目标位置的矩形区域，通常由四个坐标值来定义：左上角的x坐标、左上角的y坐标、右下角的x坐标和右下角的y坐标。在进行目标检测、物体识别等任务时，bbox常被用来标定图像中的物体位置。

边界框在图像处理和机器学习领域有着广泛的应用，特别是在深度学习模型训练过程中，如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等目标检测算法，都需要用到边界框来标注数据集。此外，在自动驾驶、智能监控、医学影像分析等领域也有着重要的应用价值。

边界框不仅可以用来定位图像中的单个物体，还可以用于描述多个物体的位置。在多物体检测任务中，一个图像可能包含多个边界框，每个边界框对应一个物体。通过精确地标注这些边界框，可以帮助模型更好地理解图像内容，提高模型的检测精度。