HosinPrime
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HosinPrime
The reason is as [ShoufaChen](https://github.com/ShoufaChen) explained. And I notice that there is another way to handle this problem. I train this network in VOC datasets and I read the config.py...
1. 对每一类检测是为了找出该类别的物体框，同一类别的框做nms才有意义 2. 一般来说，同一个框对应的类别只会有一个概率特别大，你可以想象一下假如同一个框有多个类别都能通过你说的那两个threshold那么代表该框所在的位置有多个物体，那么反应到图上就是有多个类别的物体重叠在了一个位置，这显然是不太可能的。当然假设这些物体真的重叠在了一起，那么就会在同一位置画多个框，代表这个位置同时存在那么一些类别的物体，这个框属于这些类。