【自用备份】YOLO学习问题( 三 ) _坐标

中间 # set mask 部分，找到第b个长方体，在13*13中找到(gj, gi) ，在3个中找到，赋予对应值；最下面 # set noobj... 部分， ious.t()将ious转置后按列分成了5份3*1 ，对应每个真值框对3个框的IOU ， ()将该5份拼成一个元组，并编号0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4 。
比如现在 i=0 ，对第0个真值框与3个框求的IOU而言，如果有大于阈值的，则找到第b[0]个长方体的（gj[0],gj[0]）格子处，对应标记为有obj；也就是后面计算noobj损失的时候，不考虑该部分，而也没有考虑该部分。（可以认为标记为0就是不考虑，不计算损失。）
6、对于noobj的置信度，看其他人总结的v3损失函数，感觉可以直接和obj使用同一套真值，也就是负责预测物体为1 ，不负责预测物体为0 ，代码中为什么要将noobj与obj定义为相反？
哈，代码中写的是mask ，是前面的系数和的赋值情况，不是真值。
tconf = obj_mask.float() # 真实框的置信度，也就是1loss_conf_obj = self.bce_loss(pred_conf[obj_mask], tconf[obj_mask])loss_conf_noobj = self.bce_loss(pred_conf[noobj_mask], tconf[noobj_mask])
可以看到，它只是索引而已，索引mask中==1的，至于置信度真值tconf是用的“同一套”嗷。