我想问一下如何为YOLO算法标注训练数据。
假设每个标签Y，我们需要指定[Pc, bx, by, bh, bw]，其中Pc表示对象是否存在（1=存在，0=不存在），(bx, by)是目标对象中心的相对位置，(bh, bw)是包含目标对象的边界框的相对尺寸。
以下的图片作为例子，包含黑色汽车的单元格(1,2)应该有标签Y = [1, 0.4, 0.3, 0.9, 0.5]。而对于没有汽车的单元格，它们应该有标签[0, ?, ?, ?, ?] [
]1
但如果我们有一个更细的网格，像这样，每个单元格的尺寸小于真实边界框。
假设汽车的真实边界框是红色的框，真实中心点是红色的点，位于单元格2中。
对于单元格2，它的标签Y = [1, 0.9, 0.1, 2, 2]，这是正确的吗？对于单元格1、3、4，它们会有什么样的标签？它们会有Pc=1还是Pc=0？如果Pc=1，bx和by会是多少？（我记得bx, by的值应该在0和1之间。但在单元格1、3、4中，没有目标对象的中心点）
回答：
实际上，中点位于单元格2中。根据YOLO算法，单元格1、3、4的Pc=0，因为该算法只考虑包含中点的单元格，并计算边界框，如您所述，使用bx, by, bh, bw。对于Y = [1, 0.9, 0.1, 2, 2]的建议，我认为如果您将(0,0)点作为左上角，Y更可能是Y = [1,0.2,0.57,0.21,0.15]，这是基于下面的19 x 19网格计算得出的。
