.. _cn_api_fluid_layers_yolo_box:

yolo_box
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.. py:function:: paddle.fluid.layers.yolo_box(x, img_size, anchors, class_num, conf_thresh, downsample_ratio, name=None)


该运算符从YOLOv3网络的输出生成YOLO检测框。

先前网络的输出形状为[N，C，H，W]，而H和W应相同，用来指定网格大小。对每个网格点预测给定的数目的框，这个数目记为S，由anchor的数量指定。 在第二维（通道维度）中，C应该等于S *（5 + class_num），class_num是源数据集中对象类别数目（例如coco数据集中的80），此外第二个（通道）维度中还有4个框位置坐标x，y，w，h，以及anchor box的one-hot key的置信度得分。

假设4个位置坐标是 :math:`t_x` ，:math:`t_y` ，:math:`t_w` ， :math:`t_h`
，则框的预测算法为：

.. math::

    b_x &= \sigma(t_x) + c_x\\
    b_y &= \sigma(t_y) + c_y\\
    b_w &= p_w e^{t_w}\\
    b_h &= p_h e^{t_h}\\

在上面的等式中， :math:`c_x` ， :math:`c_x` 是当前网格的左上角顶点坐标。 :math:`p_w` ， :math:`p_h`  由anchors指定。

每个anchor预测框的第五通道的逻辑回归值表示每个预测框的置信度得分，并且每个anchor预测框的最后class_num通道的逻辑回归值表示分类得分。 应忽略置信度低于conf_thresh的框。另外，框最终得分是置信度得分和分类得分的乘积。


.. math::

    score_{pred} = score_{conf} * score_{class}


参数：
    - **x** （Variable） -  YoloBox算子的输入张量是一个4-D张量，形状为[N，C，H，W]。第二维（C）存储每个anchor box位置坐标，每个anchor box的置信度分数和one hot key。通常，X应该是YOLOv3网络的输出
    - **img_size** （Variable） -  YoloBox算子的图像大小张量，这是一个形状为[N，2]的二维张量。该张量保持每个输入图像的高度和宽度，用于对输出图像按输入图像比例调整输出框的大小
    - **anchors** （list | tuple） - anchor的宽度和高度，它将逐对解析
    - **class_num** （int） - 要预测的类数
    - **conf_thresh** （float） - 检测框的置信度得分阈值。置信度得分低于阈值的框应该被忽略
    - **downsample_ratio** （int） - 从网络输入到YoloBox操作输入的下采样率，因此应依次为第一个，第二个和第三个YoloBox运算设置该值为32,16,8
    - **name** （string） -  yolo box层的名称。默认None。

返回: 具有形状[N，M，4]的三维张量，框的坐标；以及具有形状[N，M，class_num]的三维张量，框的分类得分；

返回类型:   变量（Variable）

抛出异常:
    - TypeError  -  yolov_box的输入x必须是Variable
    - TypeError  -  yolo框的anchors参数必须是list或tuple
    - TypeError  -  yolo box的class_num参数必须是整数
    - TypeError  -  yolo框的conf_thresh参数必须是一个浮点数

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    x = fluid.layers.data(name='x', shape=[255, 13, 13], dtype='float32')
    img_size = fluid.layers.data(name='img_size',shape=[2],dtype='int64')
    anchors = [10, 13, 16, 30, 33, 23]
    boxes, scores = fluid.layers.yolo_box(x=x, img_size=img_size, class_num=80, anchors=anchors,
                                    conf_thresh=0.01, downsample_ratio=32)




