yolo_box

该运算符基于YOLOv3网络的输出结果，生成YOLO检测框。

连接 yolo_box 网络的输出形状应为[N，C，H，W]，其中 H 和 W 相同，用来指定网格大小。对每个网格点预测给定的数目的框，这个数目记为 S ，由 anchor 的数量指定。 在第二维（通道维度）中，C应该等于S *（5 + class_num），class_num是源数据集中对象类别数目（例如coco数据集中的80），此外第二个（通道）维度中还有4个框位置坐标x，y，w，h，以及anchor box的one-hot key的置信度得分。

假设4个位置坐标是

，

，

，则框的预测算法为：

在上面的等式中， cxcx ， cxcx 是当前网格的左上角顶点坐标。 pwpw ， phph 由anchors指定。

每个anchor预测框的第五通道的逻辑回归值表示每个预测框的置信度得分，并且每个anchor预测框的最后class_num通道的逻辑回归值表示分类得分。 应忽略置信度低于conf_thresh的框。另外，框最终得分是置信度得分和分类得分的乘积。

scorepred\=scoreconf∗scoreclassscorepred\=scoreconf∗scoreclass

1. 框的坐标，形为[N，M，4]的三维张量

2. 框的分类得分， 形为 [N，M，class_num]的三维张量