YOLO模型对输入图像划分成若干个网格，对每个网格中的物体进行分类即可。
举一反三
- 下面关于YOLO算法的描述中，正确的说法是哪个？ A: YOLO通过选择性搜索来减少候选框耗时 B: YOLO采用整张图作为网络输入，耗时更长 C: YOLO采用网格化图像，每个网格都预测类别及其概率 D: YOLO采用NMS实现物体类别的过滤，提高性能
- YOLO把每张图片分成7*7个网格，每个网格内产生2个边界框，每个边界框需要预测5个值。同时每个网格还要判断网格内目标类别，这里目标类别共有20类，故最终的维度是（ ）。
- 使用GridLayout布局管理器时，将容器平均划分成若干行、若干列的网格。每个网格大小相同。
- 对一个正方形进行网格划分,则四边形网格的质量高于三角形网格的质量。()
- 自由网格划分对实体模型无特殊要求，任何几何模型都可以进行网格划分，并且没有特定的准则，单元形状取决于对面还是体进行网格划分。（ ）