为什么我的 yolo 模型多了一个输出？
Why is my yolo model has one extra output?
我已经训练了 yolo 模型来检测 24 个不同的 classes，现在当我试图提取它的输出时，它 returns 每个预测有 29 个数字。他们在这里：
0.605734 0.0720678 0.0147335 0.0434446 0.999661 0 0 0 0.999577 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
我假设最后24个数字是每个class的分数，前4个是bbox的参数，但是第5个是什么？它总是大于 0.9。我很困惑。请帮帮我。
这是特定盒子有物体的概率
我已经训练了 yolo 模型来检测 24 个不同的 classes，现在当我试图提取它的输出时，它 returns 每个预测有 29 个数字。他们在这里：
0.605734 0.0720678 0.0147335 0.0434446 0.999661 0 0 0 0.999577 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
我假设最后24个数字是每个class的分数，前4个是bbox的参数，但是第5个是什么？它总是大于 0.9。我很困惑。请帮帮我。
这是特定盒子有物体的概率