yolov2去掉全连接层后怎么进行预测

在YOLOv2中，去掉全连接层后，预测过程主要分为两个步骤：

1. 预测边界框位置和类别概率

在YOLOv2中，使用卷积层来预测边界框位置和类别概率。具体地，对于每个网格单元，YOLOv2预测$k$个边界框，每个边界框包含5个值，分别是中心坐标$x, y$、边界框宽度$w$、边界框高度$h$和类别概率。这里使用的是sigmoid激活函数来保证预测值在0到1之间。

2. 非极大值抑制

经过第一步，我们得到了$k$个边界框及其类别概率。由于同一目标可能被多个边界框检测出来，我们需要通过非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）来去除冗余的边界框。NMS的过程包括以下几个步骤：

- 对所有边界框按照类别概率从大到小排序；
- 选择概率最大的边界框，并将其与其他边界框进行重叠度（Intersection over Union，IoU）计算；
- 去除与概率最大的边界框重叠度高于一定阈值的边界框；
- 重复进行上述步骤，直到所有边界框都被处理完毕。

最终，剩余的边界框即为目标检测的结果。