- 网格的objectness即Pr(objectness)=1表示的是该网格gride cell包含目标中心点,和边界框的置信度是一个含义吗?

是非0即1吗?表示的是当前bbox包含目标物体且与truth的IOU最大吗?bbox包含物体和网格包含物体是一个意思吗?如何计算的呢?3.

loss函数中的object有含义吗?是代表只计算当前类的损失函数吗?
比如有两个类,cat和dog,是分两次遍历gride cell的所有bbox来计算吗?
如果不是那网格的分类损失是怎么判断计算的?也就是loss函数中最后一行公式是怎么计算的,都代表什么意思4.
当前bbox是noobj的时候是只计算第四行吗?还是说只是因为
为0,所有算出来的值都是05.
第三第四行的置信度误差计算中的C是代表什么?真实值的C又是怎么得出的?
刚开始学,本身基础就比较差,这几天看博客学着学着概念好像都弄混了,希望能有人给我讲解一下,谢谢!
你首先要搞清楚,yolov1最后输出的是(7,7,30)的张量,其中7和7好理解,说白了就是对应的图片上的横7竖7形成的49个格子,30代表的是2个bbox以及20个类别,先搞明白这个,然后你在去看下目标检测的map是怎么算的。
然后yolov1计算损失是多个损失的和,分类损失+坐标损失+置信度损失,都是均方差,object是目标的意思,你的截图里是坐标预测损失,你的问题太多了,或许你应该先看下下面这张图:

给你找了一篇非常好的博客,你可以看看是否有帮助,链接:
YOLOv1复现之损失函数