损失函数的参数好像有点问题
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(self.l_coord * loc_loss + 2 * contain_loss + not_contain_loss + self.l_noobj * nooobj_loss + class_loss) / N
contain_loss前系数为何是2？
not_contain_loss前应该有self.l_noobj作为系数
请问明白了么？我刚好也在纠结 为何前面系数 2
按照论文应该没有2的，还有就是为啥有not_contain_loss这个东西，不就是nooobj_loss吗？
作者的loss跟论文不一样，我建议如果要复现的话，可以自己重新写一下
我认为应该是作者在实际调参的时候通过测试和训练发现模型预测出来的置信度过低或contain loss过高 所以调整了权重参数以获得更好的检测效果