yolo算法的数据格式

YOLO算法的数据格式是基于图片的目标检测任务。在训练和测试阶段，输入图像被分为固定大小的网格单元（例如，13x13、26x26或52x52）。每个网格单元负责检测图像中的目标。

对于每个网格单元，YOLO算法预测多个边界框（bounding boxes），每个边界框包含目标的位置和大小信息。每个边界框还估计目标存在的置信度得分（confidence score），表示该边界框中是否包含目标。

除了边界框和置信度得分，YOLO还预测目标的类别概率。通常情况下，YOLO会使用预定义的类别列表，并为每个类别预测一个概率值。

因此，YOLO算法的数据格式可以表示为一个多维数组，其中每个元素包含边界框信息、置信度得分以及类别概率。这种数据格式可以帮助准确地检测图像中的目标并进行分类。