在YOLO目标检测算法中如何计算训练图像的P(对象)和P(类/对象)？

Question

我翻阅了YOLO的论文，了解了损失函数。但是，我不明白的是，如何获得上面的价值观来训练图像呢？他们的文件对此没有明确的解释。

Answer 1

根据这份文件：

置信度=P(对象)*IOU

类特定置信度= P(Class_i|Object)

注: IOU =IOU(Predict_Box，Gt_Box)

P(Object) 位于{0，1}中，如果Predict_Box有带Gt_Box的零IOU，则将P(Object)设置为0，指示背景，否则，将其设置为1。

P(Class_i|Object)是一个条件概率。如果Predict_Box具有带Gt_Box的零IOU，则P(Class_i|Object)应该是0，因为它不是一个对象，其他明智的方法是将其设置为IOU。