yolo_v1学习笔记

yolo_v1学习笔记   注：第一次学习目标检测神经网络，目标检测训练数据的标签与分类任务的不同，有框的位置及大小置信度等参数，不只是简单的类别。 核心思想 将物体检测方法看作一个回归问题，来预测空间分离的边界框和相关类别的概率。 将图片隐式(理论处理上)的分为S*S个网格。 物体的中心落在哪个网格内，哪个网格就负责预测这个物体。 每个网格要预测B个框，C个类别。   这种预测方式导致网格内出现

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