yolo --- 核心思想
把待检测图片分成一个个小格，每个小格作为中心点得到两个候选框，每个小格算出一个confidence（置信度），置信度大于阈值的小格对应两个候选框都有一个IOU，去掉IOU低的那个，对高IOU的候选框进行微调，最终得到物体的检测框。
每个格子都有30个值，第1~5个值是第一个候选框的左上角坐标及长宽、置信度，第6~10个值是第二个候选框的，第11~30是候选类别概率，比如狗的概率、车的概率，如下：
重合的框只保留置信度最高的
把待检测图片分成一个个小格，每个小格作为中心点得到两个候选框，每个小格算出一个confidence（置信度），置信度大于阈值的小格对应两个候选框都有一个IOU，去掉IOU低的那个，对高IOU的候选框进行微调，最终得到物体的检测框。
每个格子都有30个值，第1~5个值是第一个候选框的左上角坐标及长宽、置信度，第6~10个值是第二个候选框的，第11~30是候选类别概率，比如狗的概率、车的概率，如下：
重合的框只保留置信度最高的