正如博客中提到的，每个单元格预测三件事 -

1. bbox 坐标 (tx,ty,tw,th)
2. 客观性评分（po）
3. 班级成绩 (p0 - pc)

每个单元格再次预测三个框。因此，您将获得那个大的红色张量作为模型输出。

所以是的，其他细胞可以检测到“狗”，更准确地说，每个细胞都可以检测到任何类别。

你认为第一个单元格 (0,0) 会检测到什么？

任何物体。例如，该单元格的样本一盒预测将像 -

框坐标 - [ 0.23, 0.12, 0.4, 0.2]

objectness score - (0.6) # 这是此框是否包含对象的概率

class score - [0.2,0.3,0.5] # 假设你有三个班级，所以在这里你会得到这些班级的概率分数。

每个单元格预测三个框，所以你会从这个单元格中得到两个相似的预测。所有这些都包含在那个红色张量中。