YOLOv2 net中的absolute、jitter、rescore和bias_match在darknet中有什么用？

Question

谁能解释一下暗网中 YOLOv2 网络中使用的以下内容。

absolute=1
jitter=0.2
rescore=0
bias_match=1

Answer 1

jitter 可以是 [0-1] 并用于在训练期间裁剪图像以进行数据增强。 jitter 的值越大，神经网络对物体大小和纵横比变化的不变性越强

rescore 确定将使用的损失（delta、cost、...）函数

bias_match 仅用于训练，如果 bias_match=1 则检测到的对象将与锚点之一相同，否则如果 bias_match=0 则锚点将是由神经网络精炼。

absolute未使用

查看 Alexey 的回答以获取有关 cfg 参数的更多解释：https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/279