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作者你好，想请教一下，我一直弄不懂偏移量和缩放率的学习是怎么完成的，比如训练识别人，但是人有高有矮，就算在训练集上训练出了比较好的偏移量和缩放率，怎么能保证在测试集里学习到的偏移量和缩放率能对任意高度的人都框准呢，按道理来说学习完偏移量之后整个模型能够预测的框应该已经固定了。 简单的来问，就是在识别过程中，预测框是如何产生的，是基于训练集的算的预测框嘛？
作者你好，想请教一下，我一直弄不懂偏移量和缩放率的学习是怎么完成的，比如训练识别人，但是人有高有矮，就算在训练集上训练出了比较好的偏移量和缩放率，怎么能保证在测试集里学习到的偏移量和缩放率能对任意高度的人都框准呢，按道理来说学习完偏移量之后整个模型能够预测的框应该已经固定了。 简单的来问，就是在识别过程中，预测框是如何产生的，是基于训练集的算的预测框嘛？