阅读YOLO这篇文章,对每个grid cell的Bounding Box不理解!

文中有这样的叙述"Each grid cell predicts B bounding boxes and confidence
scores for those boxes",假如B等于2,训练的时候对于每个cell都要构造两个bounding boxes的参数(共8个参数)+两个confidence(共2个参数), 我不明白的是对每个cell构造的两个bounding boxes到底是如何计算的,比如下面这个图,真实的边界框已经标出来了,请以grid cell 1和2来说明如何得到相应的两个bounding boxes,谢谢!!
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alex68 - 一般不扯淡~

赞同来自: 深度DLGM Solomon 用户名被注册

 
cel1和cell2里面都会预测两个bbox,但是1里面的confidence很低 在nms的时候会丢掉,2中的得到的bbox与相邻的的cell里面的bbox得到的类别是相同的所以合成一个红框。
 

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