YOLOv2模型的输出

YOLOv2模型的输出是一个固定大小的张量，通常为13x13x125。该张量包含了对输入图像中所有可能存在的目标的检测结果，以及对背景的预测。具体来说，每个13x13的网格单元会预测5个边界框，每个边界框需要预测5个属性，分别是边界框的中心坐标(x, y)、边界框的宽度(w)和高度(h)，以及边界框所属目标的置信度(confidence)。此外，每个边界框还需要预测它属于哪个目标类别，这里假设模型需要检测20个不同的目标类别，则每个边界框需要预测20个类别的概率值。因此，每个13x13的网格单元需要预测5x(4+1+20)=125个值，整张输出张量共有13x13x125=21125个值。在预测过程中，模型会根据置信度和类别概率值来筛选出最终的目标检测结果。