对YOLO流程感到困惑

Question

为了掌握这一概念，我阅读了Mauricio Menegaz撰写的这篇文章，并观看了Deeplearning.ai在YouTube上看到的video，但我对S x S x（B * 5 + C）部分。我知道S x S代表网格大小，5代表边界框的组件，C代表类。 B与锚框相同吗？如果万一我只想检测一个类别（例如车牌），那是否意味着只有1个B？

编辑 在将图像输入到神经网络之前，是否在图像上创建了边界框？

Answer 1

  

B与锚框相同吗？

是的，是的。 B是锚框的数量

  

如果我只想检测一个类别（例如车牌），那是否意味着只有1个B？

否，在这种情况下，C =1。但是，如果您事先知道需要检测的对象的宽高比，并且该比例在视点之间变化不大，则可能只需要与该比例匹配的锚框即可。 ，所以对于您的车牌，B也可以是1

但是，例如，如果您需要检测汽车，则可能需要更多的锚框，因为汽车的宽高比在视点之间会相差很大

Answer 2

也许您可以看一下此实现： https://github.com/1991viet/Yolo-pytorch