BBOX座標場合：[35220622933]
最初のステップ：（ズーム変倍の3種類）BBOXフォームの中心の座標と幅と高さに変換
次いでonehot：[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ........]、もちろん、滑らかで
バウンディングボックスの中心座標と幅及び（35 + 62）/ 2 = 48.5（220 + 293）/2=256.5幅と高さ= 62から35 = 73 27293から220までの高さを算出
したがって、バウンディングボックスの幅及び中心座標（256.5 48.5 2773）の高さ
次いで、スケーリングに従ってスケールされ（81632）
図3は、座標のスケーリングされたセット[32.0625 6.0625 3.375 9.125] [3.03 1.68 16.03 4.56]、[1.51 8.01 0.84 2.28]であります
ステップ2：アンカーが高いと広いセンターを取得します
アンカー中心座標及び3~8スケールの合計の各グループの幅と高さ：[32.5 1.25 1.625 6.5] [6.5 2 3.75 32.5]、[32.5 4.125 2.875 6.5]
16のスケール：[3.5 16.5 1.875 3.8125] [2.8125 3.875 3.5 16.5]、[16.5 3.6875 7.4375 3.5]
32のスケール：[1.5 2.8125 8.5 3.625] [4.875 6.1875 1.5 8.5] [1.5 8.5 11.65625 10.1875]
前記中心座標の座標は関数kmeans外クラスタのバウンディングボックスプラス0.5、幅と高さ座標を丸め
次いで、3バウンディングボックス座標のセットと3つの群座標アンカーIOU算出しました
バウンディングボックスのアンカーに対応する3つのグループの3つの異なるスケーリングはIOU> 0.3と左上隅のマークダウンのグリッド座標を見つけます。
ラベル格式为[範囲のiについてnp.zeros（（train_output_sizes [I]、train_output_sizes [i]は、anchor_per_scale、5 + num_classes））（3）]
次に、寸法の三種類のI = [1,2,3]代表的にラベルを付けます。
ラベル[i]の[ニース、インド、iou_mask：] = 0
のラベル[i]の[ニース、インド、iou_mask、0：4] = bbox_xywh
ラベル[i]の[ニース、インド、iou_mask、4：5] = 1.0
ラベル[i]の[ニース、インド、iou_mask、5：] = smooth_onehot