【计算机视觉小知识】YOLO模型中输入形状和输出形状分别是多少？答：在YOLO模型中，输入形状通常是固定的448x448像素的RGB图像，也可以是其他的大小，但要确保大小一致。输出形状则是一个S x S x (B * 5 + C)的张量，其中S代表分割的网格大小，B代表每个格子中预测的边界框数量，C代表类别数量。因此，输出形状的第三维度大小为B * 5 + C，其中的5表示每个边界框需要预测的参数包括x、y、h、w和置信度c。例如输出形状为7*7*30，其中7*7=49表示49个分割的网格大小，30=(5*2+20), 表示每个格子中预测的2个边界框，每个边界框预测的参数包括x、y、h、w和置信度c，这5个值，20表示有20个类别。