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笔者第一次见到消融实验（Ablation experiment）这个概念是在论文《Faster R-CNN》中。
消融实验类似于“控制变量法”。
假设在某目标检测系统中，使用了A，B，C，取得了不错的效果，但是这个时候你并不知道这不错的效果是由于A，B，C中哪一个起的作用，于是你保留A，B，移除C进行实验来看一下C在整个系统中所起的作用。
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原文链接：https://blog.csdn.net/gaolijing_/article/details/105626733
什么是先验框？
了解过目标检测算法的朋友们肯定知道先验框(Anchor)的概念，那么什么是先验框，为什么要有先验框？若要解释这个问题，首先我们需要了解边界框回归原理。
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YOLOv3学习之锚框和候选区域
单阶段目标检测模型YOLOv3
R-CNN系列算法需要先产生候选区域，再对候选区域做分类和位置坐标的预测，这类算法被称为两阶段目标检测算法。近几年，很多研究人员相继
IoU：使用最广泛的检测框loss。 GIoU：2019年CVPR Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box
V1损失函数： 1、标注图像某位置有目标，预测为有>计算not response loss 未响应损失以及box框的坐标等的信息对应蓝色框和红色框
其代码为： # # # # # # # # # #
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