YOLOv1中,为什么要将图片分割为7x7个grid而不是9x9或者其他?目前找不到这个问题的相关回答
7x7的grid可以更好地捕捉图片中的物体，而9x9的grid可能会捕捉到更多的噪声，从而影响模型的准确性。
以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：
实操
YOLOv1将图片分割成7x7个grid的原因很复杂，主要有如下几点：
1. 使用7x7 grid可以减少计算量，而其他大小的grid会增加计算量，影响预测速度。
2. 通过将图片分割成小的grid，YOLOv1可以对目标更加准确地进行定位，也能减少多标签分类的干扰。
3. 7x7 grid可以更好地捕捉图片中的特征，使得YOLOv1更准确的预测目标的类别和位置信息。
代码实操：
//定义YOLOv1 网格大小
int grid_width = 7;
int grid_height=7;
//将图片以7x7 grid划分
int x_step = img_width/grid_width;
int y_step = img_height/grid_height;
for (int y = 0; y < grid_height; y++) {
for (int x = 0; x < grid_width; x++) {
int xmin = x * x_step;
int xmax = (x+1) * x_step - 1;
int ymin = y * y_step;
int ymax = (y+1) * y_step - 1;
//将图片中的每个小grid都进行检测
detection(img, xmin, xmax, ymin, ymax);
}
}
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grid 太小，则 grid 总数增大，计算量太大；grid 太大，则 grid 总数减小，计算量小，但精度可能不够。
为什么是 77，就是对二者的权衡。用 55，9*9 试试，比较一下就明白了。