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沿着网格解码、数据增强、候选框筛选和损失训练走一遍 YOLO 的关键环节。
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4 条内容
把网格位置、目标置信度和框参数连起来，理解一阶段预测的解码过程。
观察翻转、缩放、拼接等增强如何改变目标像素尺度和样本分布。
通过重叠候选框和阈值扫描，理解 NMS 与 Soft-NMS 对密集目标的取舍。
把检测训练信号放进微型检测器的学习流程，检查损失变化与预测输出。