YOLOV1-理论笔记

V1

v1训练使用的是224224的 测试时使用了448448

流程：

1.输入图像 4484483（大小不能变，因为有全连接层）
2. conv 得到特征图 771024 （GoogleNet）
3.全连接 40961
4.全连接 14701
5. reshape一下 7730
获得7*7个格子，每个格子中有30个值
因为 有两个经验框 （其他模型没必要那么细） 每个框 x1/x2 y1/y2 w1/w2 h1/h2 置
信度（x,y 都是一个相应的位置，不是他的具体位置 ，归一化过后的）
两个框5+5 +20个类别
20类别 =狗的概率 | 猫的概率 | …

损失函数：

1.先计算位置的误差 x y的
w h加根号的原因就是 解决小物体中 偏移量小时原来可能不明显，（但是加了之后稍微改进一点。） 数值较小时 数据敏感 数据较大的时候不太敏感。

2.置信度的损失计算

首