为了理解这个概念，我阅读了由Mauricio Menegaz撰写的文章，并观看了Deeplearning.ai在YouTube上的视频，但在S x S x (B * 5 +C)部分我感到困惑。我知道S x S代表网格大小，5代表边界框的组成部分，C代表类别。B与锚框相同吗？如果我只想检测一个类别（例如车牌），这是否意味着只会有一个B？

边界框是在图像被输入到神经网络之前创建的吗？

回答：

B与锚框相同吗？

是的，B就是锚框的数量。

如果我只想检测一个类别（例如车牌），这是否意味着只会有一个B？

不，在这种情况下，C = 1。但是，如果你提前知道你需要检测的物体的宽高比，并且这个比率在不同视角下变化不大，你可能只需要一个与这个比率匹配的锚框，所以在你的车牌案例中，B也可以是1。

但是，如果你需要检测汽车，因为汽车的宽高比在不同视角下变化很大，你可能需要更多的锚框。