快速介绍 - 我正在尝试在tensorflow中构建YOLO模型 . 我无法找到用于训练YOLO对象检测和分类模型的y输出的形状 . 假设为了这个例子，预测值的形状是（13,13,2,7），其中有13×13个单元，每个单元有两个猜测，对应7×1的形状 . 这个7x1猜测是（is_obj_in_cell，x_mid，y_mid，width，length，prob_cat，prob_dog） .
就我而言，有两种选择：
1）y的形状是（13,13,7）这似乎是有意义的，因为YOLO损失函数需要评估所有边界框预测的IoU（在这个例子中2个猜测）
2）y的形状是（13,13,2,7），其中y稍微“硬编码”，预测应该与什么类型的边界框相对应（即宽度>长度，长度<=宽度等）尽管这是有道理的，这意味着对边界框预测的任何求和都没有意义，因为y是严格定义的 .
任何人都可以帮我解决这个问题吗？