一、yolov3的anchor機制

網路實際的預測值為tx、ty、tw、th,根據上圖中的四個公式計算得到預測框的中心點座標和寬高bx、 by、 bw、 bh。其中，cx、 cy為當前grid相對於左上角grid偏移的grid數量。 σ()函式為logistic函式，將座標歸一化到0-1之間。最終得到的bx,by為歸一化後的相對於grid cell的值。pw、 ph為與groundtruth重合度最大的anchor框的寬和高。實際在使用中，作者為了將bw,bh也歸一化到0-1，實際程式中的 pw,ph為anchor的寬，高和featuremap的寬，高的比值。最終得到的bw,bh為歸一化後相對於anchor的值。

二、yolov3的損失函式
yolov3的損失函式採用誤差的平方和整合了預測框定位誤差與有無目標的IOU誤差以及分類誤差，如下圖所示：

值得注意的是，上述圖片中，定位誤差項的權重一般較大，設為5.為了體現有沒有目標的區別，在IOU誤差項中，有目標box的權重為1，而沒有目標的box的權重為0.5.最後的分類誤差項的係數固定為1，若不含有目標，則為0，相當於不參與計算分類損失值。