你的方法，能用来改进yolov3吗？

[Ming-Y-ANG]

我尝试过用这个方法改善 yolov3 ，添加 iou头 用预测的IOU分数 与 置信度相乘做NMS 但是 测试级的精度下降的很厉害。。。

[ShengkaiWu]

不好意思，刚看到。我没有在YOLOv3上做过实验。你说的测试精度下降是指AP还是AP50？下降了大概有多少？性能下降的现象比较奇怪，实现方面你要确保：1）IoU prediction loss计算时，仅使用正样本的prediced IoU和truth IoU， 且该truth IoU指的是regressed boxes与truth box 之间的IoU，一定要计算正确；2) IoU prediction loss训练时，truth IoU要能计算梯度，使得IoU prediction loss的梯度能传递到regression branch。

[Ming-Y-ANG]

谢谢你的回答，我大概知道原因了，我感觉不起作用的主要原因是由于YOLO的置信度的特殊性，使得yolo在训练的时候只会匹配最大IOU的anchor,代表就已经具备一定预测最好IOU分数的预测能力（只会学习最好的anchor），作者也在论文给出解释。这个置信度应该有两层含义，第一层含义是预测框内有目标的得分大小，第二层应该就是这个预测框拥有的IOU分数了，感觉跟你的论文里面推断使用的公式很相似，不过没有系数调节比重而已。可能这样，会导致这个方法在YOLO上不怎么起作用