YOLOv2中置信度 计算

在YOLOv2中，置信度（confidence）是指检测框中包含目标的概率，其计算方式如下：

首先，对于每个网格，YOLOv2会输出多个边界框（bounding boxes），每个边界框包含5个值，分别为x、y、w、h和confidence。

其中，x和y是边界框的中心点坐标相对于当前网格左上角坐标的偏移量，w和h是边界框的宽和高相对于整个图像的比例。confidence是指边界框中包含目标的概率，其值为0到1之间的浮点数。

具体地，confidence的计算方式为：

1. 对于每个边界框，计算其包含目标的概率（即objectness score），记为p_obj。
2. 对于每个边界框，计算其与真实边界框的重合程度（即IoU），记为IoU。
3. 如果该边界框与任意一个真实边界框的IoU大于一定阈值（如0.6），则认为该边界框包含目标，将p_obj设为1；否则，将p_obj设为0。
4. 最终的confidence就等于p_obj与边界框的宽和高的平方根的乘积。即confidence = p_obj * sqrt(w) * sqrt(h)。

需要注意的是，YOLOv2同时输出多个边界框，并且每个边界框都有自己的confidence值。因此，在后续的非极大值抑制（NMS）过程中，需要根据所有边界框的confidence值来进行排序和筛选。