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。

相关问题

YOLO参数中的thr和BPR怎么计算得到

thr是指目标检测中的置信度阈值，通常设置为0.5或0.6，表示只有置信度大于等于这个值的目标才会被检测出来。BPR是指背景预测率，是指在训练过程中，模型预测背景的概率，通常设置为0.5或0.9。这些参数的具体计算方法和设置方式会根据具体的模型和数据集而有所不同。