小梦人心: labels[feature_size][int(cy_index), int(cx_index), i] = np.array( [iou, cx_offset, cy_offset, np.log(p_w), np.log(p_h), *one_hot(constant.CLASS_NUM, int(cls))]) 博主您好，我这一段没有看懂，可以解释一下吗，麻烦了

未起飞的菜鸟: 博主您好，请问arcface训练的时候采用的是cos，为什么测试的时候是欧式距离？

Daniel大人: 这张图中有两个脸，你取最大置信度的，那只有女脸被框出，男脸都检测不到了，这个算法考虑到的是多目标。取出0.98这个框，与剩下[0.93,0.90,0.88,0.83]四个框做iou，去除与0.98框iou值大于阈值的框，第一轮迭代后，剩下0.93,0.90两个框，再对这两个框重复操作，就得到0.93的框，最后就剩下两个框0.98和0.93的框。即使男脸那里两个框是0.83和0.80，最后剩下的框就是0.98和0.83两个框。

第五余歌: 请问 为什不直接取置信度最大的框？？？

ctotalk: 学习了