YOLOv1损失函数疑问

Question

1. 网格的objectness即Pr(objectness)=1表示的是该网格gride cell包含目标中心点，和边界框的置信度是一个含义吗？

是非0即1吗？表示的是当前bbox包含目标物体且与truth的IOU最大吗？bbox包含物体和网格包含物体是一个意思吗？如何计算的呢？
3.

loss函数中的object有含义吗？是代表只计算当前类的损失函数吗？
比如有两个类，cat和dog，是分两次遍历gride cell的所有bbox来计算吗？
如果不是那网格的分类损失是怎么判断计算的？也就是loss函数中最后一行公式是怎么计算的，都代表什么意思
4. 当前bbox是noobj的时候是只计算第四行吗？还是说只是因为

为0，所有算出来的值都是0
5. 第三第四行的置信度误差计算中的C是代表什么？真实值的C又是怎么得出的？

刚开始学，本身基础就比较差，这几天看博客学着学着概念好像都弄混了，希望能有人给我讲解一下，谢谢！

Answer 1

你首先要搞清楚，yolov1最后输出的是(7,7,30)的张量，其中7和7好理解，说白了就是对应的图片上的横7竖7形成的49个格子，30代表的是2个bbox以及20个类别，先搞明白这个，然后你在去看下目标检测的map是怎么算的。
然后yolov1计算损失是多个损失的和，分类损失+坐标损失+置信度损失，都是均方差，object是目标的意思，你的截图里是坐标预测损失，你的问题太多了，或许你应该先看下下面这张图：