这里操作是不是有问题？ about pytorch-yolo-v1 HOT 6 CLOSED

@xiongzihua 如果有空恳请交流一下。

from pytorch-yolo-v1.

@pkuyilong
box1[:, :2]是在0-1之间，预测的是相对该网格左上角的x1,y1，是相对于网格的0-1。
box1[:, 2:4]也在0-1，预测的是wh，是相对全图的0-1。
计算IOU时，除以14将x1,y1的坐标从网格视角转换到全图视角，不知道这样能不能理解，代码的意图就是这样的，不知道是否合理，你可以继续思考一下，希望对你有所帮助

from pytorch-yolo-v1.

@pkuyilong do you understand the idea of the author?

from pytorch-yolo-v1.

@xiongzihua 能举个例子说明这种计算的正确性吗？

from pytorch-yolo-v1.

@pkuyilong do you understand the idea of the author?

Training phrase:
the prediction generated from model is 14 x 14,
the ground truth is scaled by origin image size(maybe 480 x 480),
so when calculating the loss, we need to divide the prediction data by 14, which is equal to scale the prediction data by origin image size.

from pytorch-yolo-v1.

@pkuyilong
box1[:, :2]是在0-1之间，预测的是相对该网格左上角的x1,y1，是相对于网格的0-1。
box1[:, 2:4]也在0-1，预测的是wh，是相对全图的0-1。
计算IOU时，除以14将x1,y1的坐标从网格视角转换到全图视角，不知道这样能不能理解，代码的意图就是这样的，不知道是否合理，你可以继续思考一下，希望对你有所帮助

又看了一会代码，差不多可以理解了，谢谢🙏

from pytorch-yolo-v1.