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pppp_4: 可以在word中引用，但是回到zotero用'引号就报错：Could not find a running Word instance。这个咋办呀
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努力的鲤鱼: 你好，可以结合后面这步操作理解：target[int(ij[1]),int(ij[0]),int(labels[i])+9] = 1#相应的类别概率置1。已知输出的维度是7*7*30,30=2*5+2*5+20，所以0-4、5-9分别是第一个bbx和第二个bbx的位置信息和置信度，10-29则是类别概率。假如某个目标的分类序号c=3，那么最后所处的位置就是13（0-10,1-11,2-12....），将对应位置类别概率为1，代码target[int(ij[1]),int(ij[0]),int(labels[i])+9] = 1中+9，所以标签要+1。也可以不在标签+1，直接将+9变为+10，也可以对应到正确的类别位置上。做这些处理的原因是target的索引从0开始，也就是20个类别标签之前有10个位置，分别存储两个bb新的信息，但是索引是从0开始，9结束，因此要对标签进行处理。希望可以解答你的疑惑。
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m0_71190342: 请问在数据集的处理中，代码47行：label.append（int（c）+1）中为什么要+1呢？
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努力的鲤鱼: 你好，我想是因为这步操作：boxes /= torch.Tensor([w,h,w,h]).expand_as(boxes)。在这步操作中，boxes中的坐标信息由原来的左上角右下角坐标，变为了相对于整幅图片的坐标。比如原来的图像大小是（200,200），一个box的左上角和右下角坐标为（50,60）（100,100），经过这步操作后，box坐标变为（0.25,0.3）（0.5,0.5），经过resize图像大小变为（100,100），那么box的左上角和右下角坐标也要变为原来的一半（25,30）（50,50），相对于整幅图片的坐标位置其实是没变的，应该可以看出来。
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努力的鲤鱼: 嗷是的！因为我没有运行V1的代码，所以代码部分一些地方没有修改，逻辑理通就行啦，感谢！

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