yolo的bpr计算公式

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，BPR（Bounding Box Prediction Regression）是YOLO中用于预测边界框位置的计算公式。YOLO将图像分成一个网格，每个网格负责检测目标。每个网格预测多个边界框，每个边界框包含5个参数：x、y、w、h和置信度。

BPR的计算公式如下：

bx = σ(tx) + cx
by = σ(ty) + cy
bw = pw * exp＊＊＊＊＊＊移量；
- cx和cy是当前网格单元的左上角坐标；
- pw和ph是先验框的宽度和高度。

σ表示sigmoid函数。

最后，通过计算置信度（confidence score）来判断该边界框是否包含目标物体。置信度表示目标物体的存在概率以及预测的边界框的准确性。