YOLO 的输出是如何编码的
How is output encoded for YOLO
如果一个网格中的多个方框有相同的对象假设是汽车，那么对于所有方框来说，有车的是 bx, by、bh、bw是一样的吗？这里 bx, by 是汽车的中心像素， bh, bw 是边界框的高度和宽度。
我也有同样的困惑。让我给你直觉，它是如何处理这个问题的。
在yolo中，我们有三个重要参数IOU、class-confidence-score和 box-confidence-score，它决定了哪个网格在各个方面都有更大的概率，并修剪其他概率较低的网格。
因此，即使有许多具有相同边界框尺寸的网格，但网格单元中对象的概率是不同的，这改变了网格的框置信度得分，计算为pr(object).IOU。这样，yolo 删除了那些网格。
这里是link，里面有yolo的滞留解释
如果一个网格中的多个方框有相同的对象假设是汽车，那么对于所有方框来说，有车的是 bx, by、bh、bw是一样的吗？这里 bx, by 是汽车的中心像素， bh, bw 是边界框的高度和宽度。
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在yolo中，我们有三个重要参数IOU、class-confidence-score和 box-confidence-score，它决定了哪个网格在各个方面都有更大的概率，并修剪其他概率较低的网格。
因此，即使有许多具有相同边界框尺寸的网格，但网格单元中对象的概率是不同的，这改变了网格的框置信度得分，计算为pr(object).IOU。这样，yolo 删除了那些网格。
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