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关于代码细节的请教

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iou = bbox_iou(pred_xywh[:, :, :, :, np.newaxis, :], bboxes[:, np.newaxis, np.newaxis, np.newaxis, :, :]) 计算预测框与真实框的iou是怎样扩展维度的？ #bboxes shape (batch_size,max_bbox_per_scale,4)-->(batch_size,1,1,1,max_bbox_per_scale,4) #pred_xywh shape (batch_size,out_size,out_size,3,4)-->(batch_size,out_size,out_size,3,1,4) shape变化后是否如上所示，两个张量之间shape不匹配计算的过程是怎样的？例如left_up = tf.maximum(boxes1[..., :2], boxes2[..., :2])是怎样计算的？感谢作者

warmup_steps后loss突然全部nan

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 使用的一个两类别的数据集训练

iou_loss的计算问题

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回归的输出不是偏移量吗，iou_loss的计算是否有问题