YOLO算法（判断是行人 汽车 还是摩托车）
训练过程
1构建训练集
输入一张图片（网格设置成3*3） 设置两个archor box
对面个格子进行卷积
进行一个卷积的输出y={pc bx by bh bw c1 c2 c3 pc bx by bh bw c1 c2 c3 }
(两个颜色分别对应两个 archor box 的判断 )
(pc = 1 带便当前对象存在 )
(bx，by，bh，bw 代表边界框)
(c1 ,c2, c3对应识别的三个类)
输出 一个3*3*16的y 集合
2训练一个卷积网络
输入图片(100*100*3)
然后输出(3*3*16)
3预测
输入图像你的神经网络输出的尺寸是3*3*16
希望有对象的格子网络能更精确的描绘出对象的边框