YOLOv1

Bounding-Box

将一张图片分割为有限个单元格(Cell,图中红色网格)

每一个输出和标签都是针对每一个单元格的物体中心(midpiont,图中蓝色圆点)
每一个单元格会有[X1, Y1, X2, Y2]
对应的物体中心会有一个[X, Y, W, H]

X, Y 在[0, 1]内表示水平或垂直的距离
W, H > 1 表示物体水平或垂直方向上高于该单元格 数值表示水平或垂直方向的单位长度的倍数
[0.95, 0.55, 0.5, 1.5]=>显然图像靠近右下角 单元格不能表示出完整的物体

根据 [X, Y, W, H] => [0.95, 0.55, 0.5, 1.5] 计算得到Bounding Box(图中蓝色网格)

Image-Label

\[\begin{aligned} &label_{cell}=[C_1,C_2,\cdots,C_{20},P_c,X,Y,W,H]\\ &[C_1,C_2,\cdots,C_{20}]:20\space different\space classes\\ &[P_c]:Probability\space for\space there\space is\space an\space object(0\or1)\\ &[X,Y,W,H]:Bounding-Box\\ &pred_{cell}=[C_1,C_2,\cdots,C_{20},P_{c1},X_1,Y_1,W_1,H_1,P_{c2},X_2,Y_2,W_2,H_2]\\ &Taget\space shape\space for\space one \space images:(S, S, 25)\\ &Predication\space shape \space for\space one\space images:(S,S,30)\\ \end{aligned} \]

标签：Box,20,YOLOv1,space,单元格,cdots,Pytorch,Bounding
来源： https://www.cnblogs.com/Carrawayang/p/15848860.html